在人工智能领域，RAG（Retriever-Augmented Generation）技术正逐渐成为提升自然语言处理任务性能的关键。这种结合了检索与生成的模型架构，通过从大量文档中检索相关信息，并利用这些信息生成响应或文本，显著提高了预测的准确性。 最近在负责调研RAG产品，虽然之前通过Dify和Coze使用过其中知识库的RAG功能，但始终对其相关配置能力的理解还较为有限。 RAG（Retriev ...

Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最基础的一种架构，用于结合检索和生成来处理复杂的任务，比如问答或内容生成。 负责从知识库（如文档集合或数据库）中找到与输入查询相关的上下文。 通常基于向量检索技术，使用嵌入模型（如 Sentence Transformers 或 ...

许多 AI Agent 的出现，确实成为解决某些特定问题的“特效药”。但是，作为产品经理，我们也需要熟悉“药性”——他们能解决什么问题，他们可能存在的局限在哪里。 在之前的 RAG 实践篇中，我们就谈到了 RAG 在企业私有化知识的 AI ...

比如说，长文本导致的模型幻觉问题；中间丢失现象等多种性能问题；而且，在RAG技术中，长文本也是一个亟待解决的问题。 而现在业内普遍的处理方式就是文本分块，把一段长文本根据某种方式拆分成多种小的文本块；这样就有助于大模型进行处理，也能间接 ...