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...

引言，文本检索在消息检索系统中的关键性文本检索是消息检索系统的外围组成局部，它在搜查引擎、问答系统和介绍系统等多种运行中施展着至关关键的作用，随着技术的开展，文本检索曾经从便捷的关键词婚配演化为应用复...