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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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    • 关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析

      关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析

        项目概述 RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它提供了一个流畅的 RAG 工作流，结合大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，并通过各种复杂格式化数据的引用支持回答。本文通过分析 RAGFlow 的源代码和官方文档，总结其在实现 RAG 技术时采用的最佳实践。 文档处理与切分 深度文档理解（DeepDoc） RAGFlow 的一个核心特色是其深度文档理解…
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    • 知识图谱+RAG：大幅提升智能问答系统准确率

      知识图谱+RAG：大幅提升智能问答系统准确率

      在人工智能领域，检索增强生成(RAG)技术已成为解决大语言模型(LLM)知识局限性的主流方案。然而，传统RAG依赖文本块的向量相似性匹配，在处理复杂查询时仍面临诸多挑战。本文将深入探讨知识图谱(KG)如何赋能RAG系统，从理论基础、技术架构到行业实践，全面解析这一技术融合如何实现智能问答准确率的突破性提升。 01 传统RAG的技术瓶颈与知识图谱的引入 检索增强生成(RAG)技术通过结合外部知识库与…
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    • RAGFlow中的Embeddings模型选择及向量数据库选型与实现分析

      RAGFlow中的Embeddings模型选择及向量数据库选型与实现分析

        接前文：关于 RAGFlow 项目中 RAG 技术的实现分析。本文继续基于 RAGFlow 源代码和官方文档，详细分析其 Embeddings 模型选择与配置以及向量数据库选型与实现的技术细节。 1. Embeddings 模型选择与配置 RAGFlow 支持多种 Embeddings 模型，通过rag/llm/embedding_model.py实现了丰富的模型接口和配置选项。 1.1 模型…
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    • “一代更比一代强”：现代 RAG 架构的演进之路

      “一代更比一代强”：现代 RAG 架构的演进之路

      编者按：我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：RAG 技术的演进是一个从简单到复杂、从 Naive 到 Agentic 的系统性优化过程，每一次优化都是在试图解决无数企业落地大语言模型应用时出现的痛点问题。 文章首先剖析 Naive RAG 的基础架构及其核心挑战，继而深入探讨三大优化方向：查询动态优化（包括查询重写、查询扩展等策略）、语义理解增强（重点解析 Anthropic 提出的上下文检索…
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    • 使用LangGraph构建一个RAG Agent

      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…
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    • RAG技术全解析：从基础原理到优化实战

      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…
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    • 一文吃透 RAG：7大核心概念，通俗易懂

      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“…
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