关于打造高质量RAG系统的问题记录
关于RAG在实际场景中的应用,重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式,需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式(精确字符匹配与语义匹配),通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
关于RAG在实际场景中的应用,重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式,需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式(精确字符匹配与语义匹配),通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
Google DeepMind 发布 Gemini 2.0,主打多模态、高性能、低成本和易用性。包含 Flash、Flash-Lite 和 Pro Experimental 三个版本,支持文档处理、代码生成、AI 智能体和科学研究等领域,并强调其在多模态能力上的优势。
本教程详细介绍了如何使用DeepSeek R1和Ollama构建本地化的RAG应用系统。通过文档处理、向量存储、Chain构建和RAG实现等四个主要步骤,实现了完整的功能。
Cherry Studio 是一款支持多个大语言模型的桌面客户端,兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统,提供智能助手、文档处理和实用工具等特性。