有效人工智能驱动检索的关键
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聪明人都是懒惰的。他们找到解决复杂问题的最有效方法，最大限度地减少工作量，同时最大限度地提高结果。
在生成式人工智能应用中，这种效率是通过分块来实现的。就像将一本书分成章节使其更易于阅读一样，分块将重要的文本划分为较小的、可管理的部分，使它们更易于处理和理解。
在探索分块的机制之前，有必要了解该技术运行的更广泛的框架：检索增强生成或 RAG。
什么是RAG？
检索增强生成（RAG）是一种将检索机制与大型语言模型（LLM 模型）集成的方法。它使用检索到的文档来增强人工智能功能，以生成更准确、上下文更丰富的响应。
分块介绍
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