​准确地找到与用户查问最关系的消息是RAG系统成功的主要，如何协助检索系统优化召回的成果是RAG系统钻研的抢手方向，之前的文章引见了在分块阶段的优化方法，RAG初级优化，基于疑问生成的文档检索增强，本...

经过上文的方法​​RAG初级优化，一文看尽query的转换之路​​，咱们召回了一些关系片段，本文咱们将引见在将召回片段送入大模型之前的一些优化手腕，它们能协助大模型更好的了解高低文常识，给出最佳的回答...

分块理论旨在将具备独特高低文的文本放在一同，思考到这一点，咱们或者宿愿特意尊重文档自身的结构，例如，markdown文件按题目组织，在特定题目组中创立块是一种直观的想法，为了处置这一应战，咱们可以经常...

在咱们日常处置大模型的输入时，经常宿愿输入的结果为结构化的，例如输入json格局，，这样有助于咱们启动结果的后处置，然而在模型输入超越限度和流式输入时就会遇到疑问了，因为答案没齐全输入，转json就存...

LLM辅佐OCR名目是一个先进的系统，旨在清楚提高光学字符识别，OCR，输入的品质，经过应用尖端的人造言语处置技术和大型言语模型，LLM，，将原始OCR文本转换为高度准确、格局良好且可读的文档成为或者...

传统的检索方法通常依赖于对query启动语义了解，基于向量，或关键字婚配，BM25，，这两种方法都有其好处和缺陷，融合检索、HyDE和RAG，Fusion可以创立一个更强健和准确的检索系统，本文将引见...