摘要： RAG 返回一大堆不相关内容，怎么解决？ RAG “单文件拆分块数多、检索返回一堆不相关内容、信噪比低”的问题，这在 RAG 开发中非常经典。 要让检索结果从“返回一大堆”变成“精准高相关”， 可以从数据入库前（分块优化）、检索与匹配（算法优化）、入库后处理（重排与元数据）三个维度进行系统性改造： 阅读全文

摘要： Cohere Rerank(重排) 框架 Cohere Rerank 在商业化 RAG 架构中非常成熟、效果非常稳健，是各大主流 AI 框架（LangChain、LlamaIndex 等）默认首选的重排（Rerank）方案。 Cohere 免费的 Key 有每分钟请求次数（Rate Limit）的限 阅读全文

摘要： RAG 的核心工作原理 一个 RAG( Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG, 检索增强生成) 系统的运行闭环主要分为两个阶段： 离线数据准备阶段（Indexing）： 文档解析： 将 PDF、Word、Markdown 等异构文档拆解为结构化文本。 智能分块（ 阅读全文