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检索增强生成背后的重要理念
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章讨论了将内容分块的过程，称为“chunking”，以克服将大量内容发送到LLM的限制。分块的大小对于准确获取答案至关重要。细粒度的小块具有高语义精度，但可能不包含完整的答案。粗粒度的大块可能有完整的答案，但更难识别。
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关键要点
- 内容分块的过程称为“chunking”，用于克服发送到LLM的限制。
- 细粒度的小块具有高语义精度，但可能不包含完整的答案。
- 粗粒度的大块可能有完整的答案，但更难识别。
- 向LLM发送整个小说是不现实的，因为会超出令牌限制。
- 分块的大小对获取准确答案至关重要，影响语义精度和信息完整性。
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