AI学习笔记整理（51）——大模型之RAG优化技术

那么这样的嵌入模型是如何得到的呢，例如Google开发的Word2Vec模型，还有其他高级的嵌入模型如BERT和GPT系列，它们通过更复杂的网络结构捕捉更深层次的语义关系。父chunk检索，也叫自动合并检索，即递归地将document分割成若干较大的父chunk，其中包含较小的子chunk，能搜索更细粒度的信息，将document分割成层次chunk结构，最终索引的是叶子chunk的embeddi

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RAG技术深度解析：构建新一代智能问答系统的核心架构与优化策略

RAG技术（检索增强生成）通过结合检索的准确性与生成的流畅性，解决了传统AI问答系统的局限性。文章详细解析了RAG的三大核心模块（检索、增强、生成）及其技术演进，提供了检索优化、生成优化的实战策略与代码示例。同时介绍了性能优化方法、多维评估体系及企业知识库、智能客服等应用案例。文章指出RAG未来将向多模态、实时学习方向发展，但也面临计算资源、长文本处理等挑战。RAG技术为构建可靠智能问答系统提供了