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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，…- 2
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不需要 RAG！手把手教你构建问答 Agent（只需 30 分钟）
还记得大家曾经疯狂追捧的检索增强生成（RAG）吗？ 当时为了能从公司文档中回答问题，我们不得不搭建复杂的管道，建立向量数据库、切分文档、生成嵌入向量（embeddings）。现在，你可能要重新思考这一切。 本文的目的是探讨 2025 年检索增强生成（RAG）的现状，并深入讨论“ RAG 是否已死”这一争议话题。我们会构建一个简单的替代方案，并与传统的 RAG 方法进行对比。另外，我们还会讨论“思考…- 7
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一文搞懂什么是RAG
↑↑↑ 点击关注，分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具想象一下，你面前坐着一位超级“学霸”。他博览群书，记忆力惊人，口才极佳，无论你问什么，他都能侃侃而谈，出口成章。 但这位学霸有两个致命缺点：第一，他读的书都停留在2024年（或者更早），世界之后发生的新鲜事他一概不知；第二，有时候为了显得自己很懂，他会“脑补”一些听起来很合理，但完全是瞎编的内容。 这就是当前很多大语言模型（如ChatGPT、…- 8
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Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
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