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「幻觉问题」找到 42 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…上下文组装） 关键技术组件（Embedding模型、向量数据库、Reranker） 核心挑战（检索精度、上下文长度限制、知识更新、幻觉问题） 一、RAG基本工作流程 离线索引阶段 文档解析：处理PDF/Word/网页等多格式，提取结构化文本 文本分块（Chunking）：按语义或固定长度切分，通常512-1024 tokens，需保证语义完整性 向量化（Embedding）：用BGE、M3E等模型将chunk编码为稠密向量 索引存储：写入Milvus/Pinecone/Ela…
匹配正文：…、幻觉控制） 核心原理 RAG的本质是外挂知识库：将大模型无法预训练到的私有/实时数据，通过检索方式动态注入上下文，解决知识截止和幻觉问题。 三阶段流程： 索引(Indexing)：文档→切片→Embedding→入库 检索(Retrieval)：Query向量化→相似度搜索→Top-K召回 生成(Generation)：检索结果+原始Query拼接→LLM生成答案 关键组件 组件 核心作用 选型要点 文档处理 PDF/Word解析、语义切片 按语义边界切（如段落），非固定长…
匹配题目：请详细解释检索增强生成（RAG）的技术原理、核心组件以及完整的工作流程，并说明其在解决大模型幻觉问题方面的优势。
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