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RAG技术

    • Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛

      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，…
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    • 一文搞懂大模型的RAG（知识库和知识图谱）

      一文搞懂大模型的RAG（知识库和知识图谱）

      RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将检索与生成协同结合的技术。当大模型（如DeepSeek、Qwen、GPT）需要生成文本时，会先从外部知识库中检索相关信息，再基于检索到的内容生成答案。在知识库的构建过程中，RAG通过向量数据库和动态更新机制，实现了高效的知识检索与内容生成；而在知识图谱的构建中，RAG则借助GraphRAG、Graphusi…
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    • 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

      基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

      【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识，利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现，但应用不足的情况下，指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。【作者】党宏雷，某银行软件开发中心研发部架构师，十余年系统建设及架…
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    • 为什么你的RAG效果差？可能PDF没准备好！

      为什么你的RAG效果差？可能PDF没准备好！

      将 PDF 转成文本这件事，过去是“能做到”，现在是“轻松做到”。最近我搭建了一个图数据库（Graph Data Store），用于 RAG 系统 —— 换句话说，我们做了一个 GraphRAG。为什么用 GraphRAG？相比常见的向量数据库支持的 RAG，Graph RAG 有个巨大优势 —— 推理能力更强。比如：问题 A：「XYZ 公司去年 CFO 是谁？」这种问题，向量搜索就能搞…
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    • 如何借助RAC分析法提升服务中的首解率

      如何借助RAC分析法提升服务中的首解率

      对于服务行业的从业者而言，FCR（First Call Resolution）这一指标并不陌生，它通常被称作会话的“一次性解决率”或“首解率”。企业可以根据自身的业务需求，对首解率（FCR）的时效进行定义，比如：24小时、36小时、72小时等。在数字化服务领域，首解率（FCR）已成为衡量服务体验与客服解决能力的关键指标。多家国际知名机构的调查研究显示，提升首解率（FCR）能够同步改善组织的客户体验…
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