但也存在风险，如上下文丢失、冗余和不一致性。 分块策略在RAG中至关重要，目的是提高效率、相关性和上下文保持。分块能减少计算开销，增加检索相关信息的可能性，同时保持信息完整性。但也存在风险，如上下文丢失、冗余和不一致性。选择策略需考虑 ...

RAG通过引入外部知识库，检索相关信息来增强模型的输出，从而解决这些问题。 在AI应用爆发的时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术正逐渐成为AI 2.0时代的“杀手级”应用。它通过将信息检索与文本生成相结合，突破了传统生成模型在知识 ...

可配置的模块化RAG框架。 TrustRAG是一款配置化模块化的Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架，旨在提供可靠的输入与可信的输出 ，确保用户在检索问答场景中能够获得高质量且可信赖的结果。 TrustRAG框架的设计核心在于其高度的可配置性和模块化，使得用户可以 ...