sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
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RAG 评估管道揭示 Groq 速率限制和 RAGAS 的细微差别
作者开发了一个使用 RAGAS 的检索增强生成 (RAG) 评估管道，以客观衡量其 RAG 系统的性能。该管道旨在通过使用受控设置来隔离变量，从单个文档块生成问答对，以准确反映生产环境的检索。在测试过程中，管道遇到了上下文精度（context precision）的 `nan` 分数，这追溯到 Groq 的速率限制导致并行 LLM 调用超时，阻止 RAGAS 计算该指标。
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AI 代理利用 MCP 和 RAG 增强工具交互和数据访问 · 跟踪 4 个来源
开发人员正在探索构建能够与外部工具和业务能力交互的 AI 代理的高级技术。一种方法是使用模型上下文协议 (MCP) 来标准化 AI 应用程序和工具之间的通信，使代理能够发现和调用 HTTP 服务，例如 RAG 管道或数据查找。另一个重点是自托管的检索增强生成 (RAG) 系统，它们通过使聊天机器人能够访问和利用专有数据源中的特定、最新信息来增强聊天机器人。这些 RAG 系统通常利用 pgvector 等向量数据库和 LangChain…
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从头开始构建简单的 RAG 管道
本文通过从头开始构建一个简单、功能性的管道来介绍检索增强生成（RAG）。它将 RAG 解释为一种通过在提示中直接提供来自外部文档的相关文本来增强 LLM 回应的方法。该过程包括加载文档、对其进行分块、将这些块嵌入到向量中、检索与用户问题最相似的块，最后使用检索到的上下文生成答案。作者强调理解每个步骤的机制和局限性，并使用 Python 和本地嵌入来实现清晰和成本效益。