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「RAG文本分块」找到 27 条内容
按专题浏览 →匹配题目:在RAG系统中,如何对专业领域文档(如医学文献或法律条文)进行有效的文本切块?常见的文本分块策略有哪些及其适用场景?
匹配正文:核心思想 GraphRAG的本质是用"结构化语义网络"替代"扁平向量空间"。传统RAG把文档切成chunk后直接向量化,丢失了实体间的显式关系;GraphRAG则通过LLM抽取实体-关系-属性,构建知识图谱,并在此基础上发现"社区"(紧密关联的实体簇),形成实体→关系→社区的三层索引结构。 架构设计(微软开源方案) 阶段 关键操作 输出 索引阶段 文本分块→LLM抽取实体/关系→生成社区摘要 知识图谱 + 社区层级摘要 查询阶段 路由判断(Local/Global)→子图检索…
匹配正文:…一页给你系统设计的答题框架和编码环节的准备重点。 作者:吴师兄 | 适合:准备大模型岗系统设计与编码环节的转行者 | 前置:知道 RAG/Agent 是什么,最好做过一个项目 大模型系统设计到底考什么 先给结论:考的是"把模糊需求拆成能落地、能评估、能控成本的系统"的能力,不是让你把组件画满一张图。 大模型系统设计题和传统后端系统设计的最大不同,在于多了三条你必须主动说清的链路:检索/召回怎么设计、效果怎么评估、成本和延迟怎么控。传统后端设计里"高可用、可扩展"你已经熟,但一…
学习内容与项目面试,在同一条路上。