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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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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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RAG 系统落地的8个常见问题和解决方案
关于什么是 RAG，我有零基础级别科普过，你可以点击这里查看。这篇聚焦落地过程的具体问题及解决方案。一共 8 个常见问题：1. 不按「知识库」的答案回答，自作主张2. 相同的问题不能保证每次回答准确，甚至很多时候是错的3. 回答不完善，而「知识库」中明明有完整答案4. 正确答案和错误答案并存5. 范范回答，没有细节 / 面面俱到，事无巨细6. 回答不显示配图7. 响应非常慢，甚至直接崩…- 6
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