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如何在臃肿的 RAG 流水线上进行评估
在数据集和模型之间比较指标 这篇题为《How to Do Evals on a Bloated RAG Pipeline》的文章首次发表于 Towards Data Science....
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在臃肿的 RAG 流水线中运行 Evals
比较不同数据集和模型的指标。文章《Running Evals on a Bloated RAG Pipeline》首次发表于 Towards Data Science……
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如何使用 Synthetic Data 评估 LLM Prompt：一步一步的指南
概述：在生产环境中部署大型语言模型（LLMs）已将软件工程的瓶颈从代码语法转移到数据质量。- In t...
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在生产环境中构建 RAG 系统的六个经验教训
在生产环境中的 RAG 系统的数据质量、检索设计和评估的最佳实践 该帖子《构建生产 RAG 系统的六个经验教训》...
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别把你的AI当成金鱼。以下是如何给它长期记忆。
问题：向量是孤独的。构建 AI 代理很有趣，直到上下文窗口滑动。你花了数小时精心打造完美的系统提示，喂入文档……
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何时（不）使用 Vector DB
当索引的负面影响大于正面效果时：我们是如何意识到我们的 RAG 用例需要键值存储，而不是向量数据库。文章《何时不该使用 Vector DB》……
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以 91% 的准确率，开源 Hindsight 代理记忆为陷入失败 RAG 的 AI 代理提供 20/20 视力
在2025年，越来越明显的是，retrieval augmented generation RAG 并不足以满足 agentic AI 不断增长的数据需求。RAG 出现……
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RAG 分块策略深度解析
检索增强生成（RAG）系统面临一个根本性挑战：大型语言模型（LLM）拥有上下文窗口限制，而文档往往超出这些限制。仅仅填塞……
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精通 Agent Flows V2 与 Model Context Protocol
我们都经历过这种情况。你在本地机器上构建了一个表现出色的聊天机器人，或许是一个简单的 RAG Retrieval‑Augmented Generation 系统。它能够回答…
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RAG 如何转变 LLM 在真实世界医疗中的能力
大型语言模型（LLMs）改变了世界——但检索增强生成（RAG）才是让它们在真实世界应用中真正有用的关键。为什么RAG是……
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揭秘检索增强生成 (RAG)
大型语言模型（LLMs）彻底改变了我们与信息交互的方式，但它们有一个根本性的限制：它们的知识在训练时点被冻结。