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MeilisearchMeilisearch 是一个开源工具在设计时充分考虑了用户体验非常适合实现高级 RAG 管道。它支持可定制的 ranking 规则并能轻松处理大量文档集合。你可以使用 Meilisearch 的混合搜索插件实现混合搜索结合关键词和向量搜索的相关性。这可以平衡语义搜索理解与传统精度。// 示例代码片段用于演示 Meilisearch 的使用场景// 索引大型文档为结构化块// client.index(my_index).addDocuments([// { id: 1, title: Chunk 1 of document A, content: ... },// { id: 2, title: Chunk 2 of document A, content: ... },// ]);当处理大型文档时你可以通过将其作为结构化块进行索引来提高搜索质量// 示例代码片段用于演示 Meilisearch 的使用场景// 查询带有元数据的文档// client.index(my_index).search(my query, {// filter:document_type policy,// // boost results from trusted authors// rankingRules: [author_score:desc, typo, words, proximity, attribute, sort, exactness],// });Meilisearch 的性能和易于集成使其成为构建智能 RAG 管道的首选解决方案而无需过度复杂化。2. WeaviateWeaviate 是一个原生向量搜索引擎专为高性能语义搜索而构建。它直接与 Transformer 和嵌入模型集成非常适合 RAG 实现。3. LangChainLangChain 是一个 Python/JavaScript 框架它将大型语言模型LLM、检索组件和工具串联起来。它使 RAG 工作流模块化且可配置。你可以在一个统一的流程中插入重新排序模型、编写自己的查询重写器并管理分块管道。4. PineconePinecone 是一个托管的向量数据库专为大规模相似性搜索而构建。它适用于需要闪电般快速、可扩展的向量检索、重新排序和时间过滤查询的项目。结合 Meilisearch 或 LangChainPinecone 为你的 RAG 设置增加了可扩展性和生产就绪能力。如何评估 RAG 系统中的高级技术要评估高级 RAG 技术你需要测试每项技术对检索质量的影响。目标是实现高精度、丰富的上下文、低延迟和可靠的实际可用性。为了评估有效性请关注以下指标检索准确性是否返回了最具上下文相关性的文本块这会影响下游的一切包括幻觉率和答案质量。延迟重新排序或混合搜索等技术是否会拖慢你的系统评估端到端响应时间。*精确度与召回率你返回的相关文档是太少或太多了吗你需要找到平衡覆盖率和专注度的最佳点。用户满意度终端用户多久能准确获得他们需要的东西考虑进行 A/B 测试或人工评估。当你在不牺牲质量的前提下优化速度时Meilisearch 快速准确的混合引擎脱颖而出。为什么更智能的 RAG在实践中很重要高级 RAG 技术最终目的是让信息检索更智能而不仅仅是更快。它们帮助系统超越暴力搜索转向上下文感知检索从而在不同领域实现扩展。通过分层应用混合搜索、重新排序和上下文蒸馏等策略团队可以设计出在生产环境中提供更精确、更可靠和更高效结果的 RAG 管道。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】