09 2025 档案
摘要:
本文用轻松幽默的方式解密如何在RAG系统中选择、调教和监督生成模型,让它成为一个既聪明又靠谱的知识助手。从模型选择到提示工程再到质量控制,手把手教你如何避开AI的「胡言乱语」陷阱。
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摘要:
本文深入解析检索器设计与优化的各种技巧,通过生动的例子带你了解如何打造高效的RAG系统。从DPR到多跳检索,从查询扩展到结果重排,一站式掌握检索器的所有秘密武功!#人工智能 #RAG系统 #检索优化 #向量检索 #语义搜索
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摘要:
如果你的AI应用程序返回的答案总是不着边际,问题可能出在文本分块上!本文用轻松幽默的方式,带你玩转从基础到高级的五种文本分块策略,让你的RAG系统检索效率提升10倍。无论你是RAG新手还是老手,这篇文章都能让你事半功倍!
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摘要:
传统搜索只懂字面不懂含义,向量化技术让AI真正理解语言。从日常类比到实际案例,揭秘为何向量化技术是RAG的灵魂,以及如何用最少的努力构建最聪明的AI应用。
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摘要:
大语言模型明明已经喂了大量文档,为什么还是答非所问?就像米其林厨师需要精心处理食材,RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引,这些不起眼的处理步骤决定了AI回答质量的上限。掌握这些技巧,让你的RAG系统从「路边摊」蜕变为「米其林餐厅」。#RAG技术 #知识库构建 #文档处理 #人工智能 #信息检索
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摘要:
本文用轻松幽默的方式探讨了信息检索技术如何成为RAG系统的「记忆力增强剂」。从传统检索方法到现代向量检索,通过一个购物助手的故事,直观展示了不同检索技术的原理与应用。学会这些技巧,让你的AI不再是「记忆只有金鱼长度」的大模型!
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摘要:
想象一下AI智能体能像人类一样从错误中学习,Reflexion技术让智能体不再需要重新训练就能自我改进。本文通过一个智能体助手小R的成长故事,带你轻松理解这个改变智能体学习方式的创新技术。
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