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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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知识问答的终极形态：突破传统RAG的局限
传统RAG（检索增强生成）技术利用向量知识库，基于大模型的语义理解能力，通过对问题的拆解和向量搜索从知识库筛选内容。但该方法存在明显瓶颈： 1. 召回不完全：关键信息可能遗漏； 2. 召回不精准：返回大量无关内容； 3. 上下文超限：召回内容超出模型处理能力。 这些问题会导致大模型理解偏差，最终输出不精准的答案。 更关键的是，垂直领域的答案往往隐藏在文本深层。我们将答案分…- 6
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10 分钟搭建大模型 RAG 智能问答系统
以微信公众号为例，借助阿里大模型平台“百炼”，快速搭建一个智能问答系统，落地于微信服务号对话场景。以及利用 RAG 技术让机器的回答更贴近业务专业知识。建立连接DataNotes在微信公众号与大模型平台之间建立连接，实现微信公众号对话场景中与 RAG 的问答交互。一、打开阿里云「百炼」，创建一个智能体应用 选择大模型版本（版本较多，建议选择版本通义千问-Plus） 配置 Prompt 提示词 …- 9
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