rag

保险类文档 RAG 全流程实现方案整页为单 Chunk：将单页保险文档作为 1 个检索单元（Chunk），保留内容逻辑关联性；元数据对齐：文档入库的元数据字段与提问提取的元数据字段完全一致，确保过滤检索精准；

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Llama-Index RAG 进阶：小索引大窗口 + 混合检索 + 智能路由实战指南“明明 Demo 跑得好好的，怎么一上线就‘翻车’？”这是无数开发者在构建 RAG（检索增强生成）应用时面临的真实崩溃瞬间。在 POC（概念验证）阶段，基础 RAG 看起来无所不能。然而，一旦面对真实的生产环境——复杂的用户查询、晦涩的行业术语、海量的非结构化数据——基础 RAG 往往瞬间暴露出致命的脆弱性。

快速上手 MaxKB4J：开源企业级智能知识库系统在 Sealos 上的完整部署指南登录 Sealos 控制台 → 数据库 → 新建✅ 命名规则：仅支持小写字母、数字和连字符 -，且必须以字母开头。

浅谈 LightRAG —— 把“结构理解”前移到索引阶段的 RAG 新范式最近看了一篇论文《LIGHTRAG: SIMPLE AND FAST RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION》（https://arxiv.org/pdf/2410.05779），感觉挺有意思，在此跟各位读者朋友们分享一下。

AI大模型学徒

大模型应用开发(十七)_RAG架构概述RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构概述。这部分是理解 RAG 系统设计与实现的核心内容。

Milvus向量数据库：AI时代的向量搜索利器Milvus 是一款开源的向量数据库（2019年提出），其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。

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用 RAG 撬开多模态检索：从文本问答到以图搜图与视频筛选如果你以为 RAG 只是“把文档切块塞进向量库，然后用大模型回答”，那你可能正陷在检索不准、回答幻觉、多模态无解的泥潭里。真正的 RAG，是一套精密的检索-生成流水线，它能处理的不止是文本，还有海量的图片与视频。

检索增强生成（RAG）技术原理深度解析：突破大模型知识边界的范式革命在人工智能飞速发展的当下，大型语言模型（LLM）如GPT系列、LLaMA、Claude等已经展现出惊人的文本理解和生成能力，它们能够流畅地进行对话、创作内容、解答问题，甚至展示出一定程度的推理能力。然而，当我们深入研究这些模型的实际应用时会发现一个根本性缺陷：这些模型的知识完全来源于其训练数据，而训练过程一旦结束，模型的知识就被“冻结”在某个时间点。这种静态知识存储方式导致模型无法获取训练数据之后的新信息，也难以访问其参数中未编码的专有领域知识。更严重的是，当面对需要精确事实回答的问题时，大语言模型常常会

一个无名的炼丹师

[硬核实战] 解锁多模态RAG：构建能“看懂”PDF复杂图表的智能问答系统摘要：在企业级 RAG（检索增强生成）落地过程中，我们往往面临一个棘手难题：高价值信息不仅存在于文本中，更大量隐藏在 PDF 的表格、架构图和统计图表里。传统的“纯文本”RAG 对此束手无策。本文将带你从零构建一个多模态 RAG 系统，整合 Unstructured 解析、CLIP 跨模态嵌入、向量数据库及 GPT-4o/Llava，实现对复杂文档的深度理解与问答。

RAG中的语义理解与语义检索：别再混为一谈近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构已成为大模型落地应用的主流范式之一。它通过将外部知识库引入生成过程，有效缓解了模型幻觉、知识滞后等问题。然而，在实际构建和优化RAG系统时，许多开发者对其中两个核心概念——“语义理解”与“语义检索”——的理解仍显模糊。有人将二者等同，认为只要用了向量数据库就等于实现了语义能力；也有人误以为语义检索的结果质量完全取决于嵌入模型，而忽视了前端理解环节的关键作用。这种混淆直接导致系统设计偏差：要么过度依赖检索而忽略提示工程，要么在

LightRAG 系列 5：核心技术解析——HNSW 索引机制与 Web 应用中的毫秒级检索图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

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【开源RAG】InstructRAG 过滤无关召回内容提高问答准确率论文《INSTRUCTRAG: INSTRUCTING RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION VIA SELF-SYNTHESIZED RATIONALES》，自动对召回内容进行推理，决定哪些召回片段与问题相关，然后再有针对性的作答，代码已开源，地址。

华东设计之美

muti-Agent+RAG+KnowledgeGraph构建智能问诊系统的可行性分析muti-Agent+RAG+KnowledgeGraph这套架构是目前 AI 领域最前沿的 GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) 的进化版。

LightRAG 系列 7：核心技术解析——整合检索与生成模块，完整走通 LightRAG 的端到端工作流图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

LightRAG系列3：LightRAG 环境准备与快速启动图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

TextIn智能文档云平台

从散乱资料到智能知识库：基于TextIn与Coze的RAG实战构建企业专属知识库正逐渐成为高效信息管理的核心需求。然而，大多数企业面临一个普遍问题：信息载体高度碎片化——手写笔记、拍摄图像、会议PPT 、PDF等异构数据源散落各处。这些资料不仅难以系统化整理，更无法被有效复用，长期积累后甚至无法追溯存留内容。

RAG 检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和内容生成的 AI 技术架构。简单来说，就是让 AI 在回答问题之前先去查资料，基于查到的真实信息来生成答案，而不是完全依赖训练时学到的知识。

NaturalQuestions：重塑开放域问答研究的真实世界基准本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

ightRAG 系列 4：核心技术解析——检索模块详解（上）图片来源网络，侵权联系删。[原样输出]在 LightRAG 中，用户提问后不到 1 秒就能获得精准答案，背后最关键的一步就是将文字转化为数字。这个过程称为“向量化”（Embedding），它让计算机能像处理图像像素一样“理解”语义。对 Web 开发者而言，无需掌握复杂的数学推导，但必须理解：选对向量模型 = 决定问答系统上限。本节将用类比+代码，拆解 LightRAG 如何高效完成这一转换。