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「Embedding 模型」找到 520 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…可授权和可追溯的外部资料，主要缓解参数知识过期、私有知识缺失和事实依据不足。它改善的是知识访问链路，不保证自动消除幻觉，也不能替代模型本身的推理、工具执行或权限控制。 1. 知识时效性 知识库更新后仍需经过解析、分块、索引和发布，查询才能读到新版本。天气、订单和实时价格等数据更适合通过实时 API 或数据库工具获取，再把结果作为生成依据，而不是依赖静态向量库。 2. 私有与领域知识 企业政策、产品手册和内部流程可以通过检索按权限注入上下文，无需为每次事实变化重新训练模型。系统…
匹配正文：…幻觉） 答案有检索到的原文支撑，可标注来源供核对 重新训练一次成本极高 只需维护知识库，工程成本低得多 一句话总结：RAG 不是让模型变得更聪明，而是让它“答题前能查资料”。用户提问时，系统先检索出最相关的几段内容，连同问题一起交给模型，模型“看着资料回答”，答案自然更准、更新、更可信。 入门之后，建议往两个方向继续深入：一是 RAG 的完整链路（文档解析、分块、向量化、检索、重排），二是 RAG 与微调这两条技术路线该怎么选。
匹配正文：…，就按这条链路逐步定位是哪一环丢了分 核心概念 RAG 流程是指把原始文档加工成可检索的知识库，并在用户提问时检索相关内容、交给大模型生成答案的完整链路，通常分为解析、分块、向量化、检索、生成五步。前三步离线完成，后两步在线执行。 五步详解 文档解析：把 PDF、Word、网页等各种格式的原始文档，转换成干净的纯文本。作用是“去壳取肉”——去掉页眉页脚、乱码、排版噪声，只留下有用内容。解析得脏，后面全部遭殃。 分块（Chunking）：把长文本切成一段段大小合适的“知识块”。…
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