"Updates" should be check in: GitHub 主要特点(Key Features): * 中英双语,以及中英跨语种能力(Bilingual and Crosslingual capability in English and Chinese); * RAG优化,适配更多真实业务场景(RAG adaptation for more domains); * 方便集成进langchain和llamaindex(Easy integrations for langchain and llama...
请问下使用了lite方案,LLM和embedding模型都选择的qwen-turbo,启动和LLM问答正常,但是使用知识库问答,在使用了text-embedding-v1模型一直匹配不到知识库内容,这是为啥呢 Originally posted by @TonyHmx in #3100 (comment)
RAG依赖向量嵌入进行信息检索,但向量相似性搜索无法准确衡量文本的“相同度”,导致其在实际场景表现不佳。今天主要探讨具体原因,以及分析不同手段的Embedding检索表现。github:https://github.com/blackinkkkxi/RAG_langchain, 视频播放量 2263、弹幕量 0、点赞数 64、