使用KernelMemory进行文档导入QA切片：技术深度解析与实战应用

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在当今快速发展的AI技术领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，特别是在问答系统（QA）的构建上。传统的文本切片方法通常基于token数量进行，但在处理复杂文档时，这种方法可能会导致核心内容被切割到不同的段落，影响问答系统的效果。为了解决这一问题，本文将深入探讨如何利用KernelMemory（KM）进行QA问答切片，以实现更精准的内容划分和更丰富的问答场景。KernelMemo...

在AI技术领域，大语言模型（LLM）在问答系统（QA）构建中应用广泛。为了解决文本切片方法可能导致核心内容被切割的问题，本文介绍了如何利用KernelMemory（KM）进行QA问答切片。通过自定义处理器和调用本地API接口，可以生成更精准的切片。测试结果表明，利用KernelMemory进行QA问答切片是一种有前景的方法，可以提高问答系统的效果。