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Guidely
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构建一个 RAG 知识助手：分块、嵌入和向量搜索
本文详细介绍了名为 Guidely 的检索增强生成（RAG）知识助手的构建过程，该助手旨在根据公司特定文档回答问题。作者解释说，RAG 解决了通用 LLM 的局限性，这些 LLM 经常产生幻觉或无法访问私有数据。该过程包括通过解析、分块、嵌入和将文档存储在向量索引中来索引文档，然后是查询阶段，在此阶段嵌入用户问题，检索相似的块，并生成带有来源引用的答案。关键决策包括分块策略以及嵌入模型和向量存储的选择，并建议从更简单、本地化的解决方案…
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RAG架构详解：从文档到答案
本文详细介绍了检索增强生成（RAG）系统的架构，解释了其核心组件及其职责。它概述了一个包含文档解析、分块、嵌入、向量存储、语义搜索和响应生成的管道，强调了将这些阶段分开进行独立测试和可靠运行的重要性。作者以其内部知识助手Guidely为例，说明RAG系统如何从文档中检索相关信息来构建答案，并附带引用。