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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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使用LangGraph构建一个RAG Agent
介绍 这篇文章来介绍下使用 LangGraph 构建 RAG Agent。 RAG通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，让LLM既能“博学”又能“可信”。它的核心逻辑是：1️⃣ 检索 → 从知识库中精准拉取相关文档；2️⃣ 增强 → 将检索结果融入提示（Prompt），辅助模型生成；3️⃣ 生成 → 输出兼具准确性与透明度的答案。 1.预处理文档 使用WebBaseLoader工具加载we…- 5
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RAG技术全解析：从基础原理到优化实战
你了解RAG吗？，下面这些问题你是否能回答上来呢？ 什么是 RAG（RAG 的流程是什么），为什么需要 RAG？ 如何对文档分块（Chunking）？分块大小如何选择？ 检索时如何计算相似度？余弦相似度有什么缺点？ 如何优化 RAG 流程？ 什么是 Re-rank？如何重排序？ 什么是 GraphRAG？ 如何评估 RAG 系统的效果？ RAG 有哪些缺点？ 本篇文章来详细介绍什么是 RAG？RA…- 3
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一文吃透 RAG：7大核心概念，通俗易懂
产品经理求职宝典，王老师携手2位大厂产品负责人编写，点击：《产品经理求职宝典，20 万字，19.9 元》 未来，每个产品经理都是 AI 产品经理，而每个 AI 产品经理都必须懂 RAG。 所谓RAG（Retrieval - Augmented Generation），即信息检索（Retrieval）+内容生成（Generation）。 图片来源：百度 通过 RAG，可以让大模型从指定的内部知识库“…- 3
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从传统 RAG 到知识图谱 + Agent，知识库 AI 问答成功率终于达到 95% 了，来自蚂蚁集团的经验
引言 本文来源于5月底参加的 #QECon 深圳站上，来自蚂蚁集团的知识库专家关于「领域知识管理和 AI 问答」的分享。介绍了从传统 RAG 到知识图谱再到 Search Agent，一步一步把 RAG 的正确率从 60% 最终提升到 95%。收获非常大，强烈推荐！ 知识库问答业务场景 专家分享的 AI 助手是基于企业内研发知识库，主要目标是降低研发参与咨询工单带来的人力成本消耗，月度工单量数万条…- 3
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基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示（工作流拆解）
Agent等方法，25年会着重关注有行业Know-how的垂直产业场景应用开发和咨询，欢迎大家交流。" data-id="MzI1ODIxNjk1OQ==" data-is_biz_ban="0" data-service_type="1" data-verify_status="0">4月底时，知识星…- 9
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