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RAG 系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与 KG 驱动的架构选型策略
本文深入探讨了基于语义搜索的 RAG 系统的重要性，揭示了语义搜索在当前技术背景下被低估的原因，并分析了其在 RAG 系统中的关键作用，强调了语义搜索的灵活性。文章还讨论了 KG 驱动的 RAG 系统，并指出它并非适用于所有数据类型，帮助读者理解如何根据不同的数据特性选择最合适的 RAG 范式，突出了 KG-RAG 在特定场景下的优势。文章详细阐述了如何通过系统设计，包括选择合适的损失函数、距离函…- 0
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从“数据拼凑”到“精准断案”：深度剖析 RAG 系统中信息完整性的关键作用
本文详细探讨了在构建智能缺陷查重系统时，基于 RAG 架构遇到的“数据拼凑”难题。作者最初怀疑是 Prompt 工程设计不当，但经过深入排查，最终定位到问题的根源在于 RAG 知识库在索引和检索阶段出现了“信息断层”。具体而言，结构化元数据（如缺陷 ID、模块、版本）在向量化过程中与其所属的文本块逻辑解耦，导致 LLM 在接收上下文时无法获取完整的原始记录。当 LLM 被要求返回这些缺失信息时，便…- 0
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LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
本文深度剖析了 RAG（检索增强生成）系统的工作原理，通过生动的比喻解释了从文档切分、向量化到语义检索和答案生成的全过程。接着，文章以《长安的荔枝》为例，详细演示了如何使用 LlamaIndex 这一数据框架，通过简洁的 Python 代码快速构建一个智能问答系统，并对核心 API 进行了详尽解读。更具价值的是，文章通过一系列严谨的实验，深入探讨了 chunk_size、top_k 和 chunk…- 0
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RAG系统
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