RAG模块详细讲解
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它们的强项弱项几乎完美互补。"单路检索是偏科生,三路混合检索是全科生——每种方式的短板都被其他方式补齐,整体召回率和准确率显著提升
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RAG(Retrieval-Augmented Generation)本质上是:“让大模型先查资料,再回答问题。
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PDF 处理能力的目标是让用户可以直接上传 PDF 文件,并把其中可提取的文本转成 RAG 可处理的知识内容。
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回答:知识图谱是后续加的,rag测评基本测的话也就是两种,一种是chunk的切分策略,一种是向量化模型的选择。
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这份材料用于把真实做过的工作讲清楚。重点不是背指标,而是说明为什么做、怎么验证、发现了什么问题,以及下一步如何让它成为可靠的产品能力。
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本文记录 ScholarAgent 意图识别模块的一次真实训练与评测。实验同时训练了 CPU 友好的 BGE/BERT 分类器和 GPU 上的 Qwen3-0.6B LoRA 路由器。
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过度思考未来,无异于杀死现在的自己
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