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相关的文章：本列表汇集了关于RAG架构的最新研究与应用，探讨如何通过优化提示词和上下文工程提升智能问答系统的效率与准确性。
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传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面...
京东科技开发者 ·
AutoDev Knowledge Agent 通过 Agentic RAG 实现复杂场景下的知识问答，采用层级化查询和 DocQL 结构化查询接口，支持多种文档格式。该系统通过智能搜索和多级扩展，提升信息定位效率，增强研发效率。
AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。如何开始？可以从512 tokens 搭配...
京东科技开发者 ·
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为什么同样是做...
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An open-source platform for retrieval-augmented generation (RAG) that simplifies multi-format ingestion, partitioning, and citation-aware retrieval.
A self-contained, privacy-focused retrieval-augmented generation (RAG) system that keeps all data local.
像给普通人配了本《新华词典》，不用死记硬背所有知识，遇到不懂的问题（用户查询），先查词典（外部知识库）再回答 —— 知识更新快（换本新版词典就行），还能避免 “瞎编”。AI Agent 光会聊天可不够！像大学生备考，把专业知识（训练数据）死记硬背在脑子里，回答问题时直接调用记忆 —— 反应快，但知识更新难（毕业后的新信息完全不知道）；：检索时参考最近 6 条消息，适配多轮对话（比如用户先问...
Zleap的SAG技术结合SQL与向量检索，提升了AI搜索的效率与准确性，能够将非结构化数据转化为结构化数据，广泛应用于企业决策和个人知识管理，推动AI行业发展。
KDnuggets ·
