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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 3
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RAG检索策略深度解析：从BM25到Embedding、Reranker，如何为LLM选对“导航系统”？
大家好！今天我们来聊聊一个热门技术——RAG（检索增强生成）中至关重要的“检索”环节。如果你正在探索如何让你的大型语言模型（LLM）更智能、回答更靠谱，那这篇文章你可千万别错过。 我们会一起深入了解几种主流的检索策略：从经典的BM25，到现代的各类Embedding技术（稀疏、密集、多向量），再到提升最终效果的Reranker。目标是帮你理解它们的工作原理和适用场景，为你构建高效RAG系统提供…- 7
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从碎片到图谱：Graph RAG如何用知识网络颠覆传统搜索？
在传统的RAG中，我们先会把文章切成一块一块的文字片段，然后把每一块都通过embedding转化成向量存到向量数据库里。不了解传统RAG的小伙伴，我们来举一个简单的例子说明一下。 如果我们按句子来分块存到向量数据库中后，那么当用户问“老王喜欢吃什么”时，系统就很容易找到“老王喜欢吃西瓜”和“老王也喜欢吃桃子”。如果他们的主题相关度很高，但是如果你问“这篇文章里一共提到了几次西瓜”，那就有点麻烦…- 5
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qodo如何构建大型代码仓库的RAG？
拥有数千个仓库和数百万行代码的代码库，大多是遗留代码，这使得上下文感知成为企业开发者采用AI时的关键因素。而检索增强型生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）技术正是解决这一问题的有效手段。本文将详细介绍如何将RAG应用于大规模代码库，以及qodo（前身为Codium）在构建生成式AI编码平台时所采取的策略。在大的代码仓库中使用RAG RAG大致可以分为两个…- 6
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