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AI学习笔记

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老程序员 AI学习笔记
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AI学习路线

磨刀不误砍柴工，先了解学什么，怎么学，再说开始学

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RAG
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self rag

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RAG
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自适应检索增强型RAG系统

我们探索了改进 RAG 的各种方法：更好的分块、添加上下文、转换查询、重新排名，甚至纳入反馈。但是，如果最好的技术取决于所问问题的类型呢？这就是自适应 RAG 背后的想法。 源代码 https://github.com/CrazyAndy/rag-all-techniques/blob/main/app/11_adaptive.py 我们在这里使用四种不同的策略： Factual Strategy: Focuses on retrieving precise fact...

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RAG
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rag基于用户反馈循环

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上下文压缩

我们一直在添加越来越多的上下文、相邻块、生成的问题和整个片段。但有时， 少即是多 。

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RSE

相关段提取

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查询转换

将关注点放在查询问题本身上

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文档增强

为chunk生成问题，提高文档召回率

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context chunk header

如果最高评分的chunk仍然丢失重要信息怎么办

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Context Enriched

上下文丰富感知

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Semantic Chunking

根据语义切分字段

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Simple RAG

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线性代数

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线性代数
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向量学习

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线性代数学习路线

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磨刀不误砍柴工，先了解学什么，怎么学，再说开始学

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