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langchain_text_splitters
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新的分块方法通过尊重语义和结构边界来提高 RAG 的准确性
研究人员正在探索用于文档分块的高级方法，以提高检索增强生成 (RAG) 系统的有效性。一种新颖的方法，Right Reset (RR)，通过分析语言模型在移除上下文时隐藏状态的变化来识别语义边界，其性能优于 BGE 嵌入边界等传统方法。其他技术侧重于语义分块，它根据句子相似度的变化来分割文档，以及结构感知分块，它尊重文档格式，如标题和段落。这些方法旨在确保相关信息保留在单个块中，从而提高检索准确性并改善 LLM 的响应，尤其是在处理复…
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修复本地 LLM 知识库需要更好的检索，而非新模型
设置本地 LLM 知识库通常会产生糟糕的结果，这是由于检索管道中的问题，而非模型本身。常见问题包括不充分的分块，导致句子被分割或不相关的内容被分组；使用未能捕捉特定领域语义细微差别的嵌入模型；以及检索到的块太少，无法重建必要的上下文。解决方案包括使用具有重叠和语义边界的递归分割器以获得更好的分块；测试各种嵌入模型，如 BAAI/bge-base-en-v1.5 或 intfloat/e5-base-v2，以找到适合数据的模型；以及增加…