RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探究。 本 ...

基于图结构的 RAG 方法成为研究热点，通过引入知识图谱的实体关系建模能力，有效解决了传统 RAG 在多跳推理、长文本理解和全局语义捕捉中的局限性。本文详细分析五种代表性方法：GraphRAG、GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG ，从实现细节、优缺点及适用场景展开 ...

这篇文章将带你深入解析固定切块策略的核心逻辑、代码实现与适用场景，让你在构建 RAG 应用时少踩坑、多提效。 Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的 RAG 架构的切块策略—Fixed-Size Chunking（固定切块）。

在人工智能领域，检索增强生成(RAG)技术让语言模型能够利用外部信息解决各种问题。但传统的基于文本的RAG方法在处理视觉丰富信息时面临严峻挑战。

在AI领域，从复杂的视觉文档知识库中检索并推理关键信息一直是个难题。传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理富含视觉信息的内容时表现欠佳，尤其是面对图像、图表等复杂视觉元素时更是力不从心。现有的视觉RAG方法受限于固定的检索-生成流程 ...