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摘要： 带有问题生成的文档增强RAG 通过问题生成使用文档增强来实现增强的RAG方法。通过为每个文本块生成相关问题，改进了检索过程，从而从语言模型中获得更好的响应。 具体实现步骤 1.数据摄取：从PDF文件中提取文本。 2.chunking：将文本拆分为可管理的块。 3.问题生成：为每个块生成相关问题。 4 阅读全文

摘要： 上下文标头在RAG中使用 增强生成（RAG）通过在生成响应之前检索相关的外部知识来提高语言模型的事实准确性。然而，标准组块经常丢失重要的上下文，使得检索不太有效。上下文块标头（CCH）通过在嵌入每个块之前为每个块添加高级上下文（如文档标题或部分标头）来增强RAG。这提高了检索质量并防止了断章取义的响 阅读全文