打造顶尖RAG系统：企业RAG挑战赛的技术启示 打造顶尖RAG系统：企业RAG挑战赛的技术启示 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将大型语言模型

还在为RAG系统效果不佳而发愁？本篇文章从RAG系统三个核心环节出发，针对每个环节提出了诸如切片优化、提示词优化等详细的优化策略，大家可以尝试组合这些优化策略，预计可将现有RAG系统效果提高20%

什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。 向量通常是通过对原始数据(

还是那句老话： 这篇文章适合那些在过去一个月里刚刚构建了第一个LLM（大语言模型）应用程序，并开始考虑如何将其产品化的朋友们。我们将介绍17种技术，帮助你们避免在RAG开发过程中重复踩坑——毕竟，在同

并结合实际开发 RAG（检索增强生成）系统的经验，本文将介绍论文中提到的七个失败点，以及开发 RAG 流程中经常遇到的另外五个常见问题。

背景 大模型应用搭建过程中，为什么要使用RAG技术，可以参考《5分钟手把手系列(二)：本地部署Graphrag（Pycharm+Ollama+LM Studio）》 RAG的优势 外部知识的利用： R

在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多。

本文我们针对RAGAS评估方法进行详细介绍。我们将深入其原理，理解其评估指标背后是怎么实现的。都是我根据自己的理解用大白话解释，保证大家能看懂。

本文主要总结了当前比较流行的RAG评估方法和指标。当前AI技术的快速发展，RAG和RAG评估是当前比较有前景的发展方向，不断有新的评估工具和理论被提出，让我们持续跟进，了解这些工具和理论，从而在使用时