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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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