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 ...

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）。

通过本文的研究与实践，我们系统验证了在多领域知识库场景下，通过意图识别、同义改写、多视角分解和补充上下文等查询增强技术对 RAG 系统性能的提升作用。通过实践验证，意图识别通过领域过滤可有效减少跨领域噪音，而后续的语义优化策略进一步解决 ...