RAG切块策略深度解析与实践指南
llmtrend 检索增强生成（RAG）技术是挖掘核心知识的关键。而在 RAG 系统中，切块（chunking）策略的运用至关重要，它直接关乎系统的性能与效果，决定着能否精准、高效地从庞大信息库中提取并利用知识。随着数据量和业务需求的变化，持续优化切块策略是确保 RAG 系统性能稳定、高效的关键。
RAG
llm rag技术对比：RAG vs KAG vs CAG
CAG 与 RAG 相结合，利用 CAG 预加载常见问题的答案，提高常见问题的响应速度；对于动态数据和新问题，则借助 RAG 进行实时检索和回答，实现优势互补。在法律领域，将 KAG 的知识图谱推理与 RAG 的实时检索相结合，可以实现依据法律知识图谱进行案件分析和推理。
探索高级检索增强生成（RAG）技术：提升 AI 系统性能的关键路径
高级 RAG 技术从不同角度对传统 RAG 系统进行了优化和拓展，有效解决了其面临的诸多挑战。这些技术在提升检索精度、增强上下文理解、优化回复生成等方面发挥着重要作用，为开发更智能、更高效、更准确的 AI 系统提供了有力支持。
探索RAG架构：智能信息检索的新篇章
RAG架构的核心在于赋予AI系统在做出陈述之前“查找信息”的能力，这与人类在写作策略报告、解决复杂问题或翻译书籍之前进行研究的方式颇为相似。通过整合信息检索与生成式AI的能力，RAG架构确保了信息的准确性和可靠性，从而有效缓解了早期GenAI系统存在的幻觉问题或信息过时问题。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种AI框架，旨在从外部知识库中检索事实，以支持大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）获取最准确、最新的信息，并为用户提供对LLMs生成过程的洞察。此外，LLMs有时可能生成带有偏见或冒犯性的内容，为了解决这些问题，RAG技术应运而生。