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使用Pgvector，哪种RAG分块和格式化策略最适合您的应用？
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原文英文，约2500词，阅读约需10分钟。
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内容提要
良好的检索是RAG（检索增强生成）的基础，而合理的分块对检索至关重要。pgai Vectorizer是一个开源工具，简化了在PostgreSQL中进行RAG分块和格式化的测试，支持多种分块策略，便于实验和优化。用户可通过简单的SQL命令轻松调整和比较不同的RAG策略，以确保AI应用的稳定性和高效性。
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关键要点
- 良好的检索是RAG（检索增强生成）的基础，合理的分块对检索至关重要。
- pgai Vectorizer是一个开源工具，简化了在PostgreSQL中进行RAG分块和格式化的测试。
- pgai Vectorizer支持多种分块策略，用户可以通过简单的SQL命令调整和比较不同的RAG策略。
- 合适的分块大小可以避免信息过载或失去上下文，确保大语言模型有效处理数据。
- pgai Vectorizer自动处理嵌入的创建和同步，简化了数据处理流程。
- 用户可以在同一数据源上运行多个向量化器，比较不同的RAG分块或格式化策略的性能。
- pgai Vectorizer允许用户在不干扰生产系统的情况下逐步推出新配置。
- 用户可以使用ai.formatting_python_template()函数自定义数据格式，以增加上下文信息。
- pgai Vectorizer支持多种分块函数，用户可以灵活测试以找到最佳的分块策略。
- 系统跟踪每个嵌入使用的分块和格式化策略，便于A/B测试和新策略的逐步推出。
- pgai Vectorizer支持与OpenAI的多种嵌入模型，用户可以根据需求选择合适的模型。
- pgai Vectorizer使得PostgreSQL成为一个可供所有开发者使用的AI开发平台。
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