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增强抹布：超越香草接近
检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。 Vanilla […]帖子增强抹布的挑战：超越香草方法首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。
香草抹布的挑战
香草抹布的挑战为了说明RAG的局限性，请考虑一个简单的实验，我们尝试从一组文档中检索相关信息。我们的数据集包括：
- 主要文档讨论了保持健康，富有成效和良好形状的最佳实践。关于无关主题的其他文档，但包含在不同情况下使用的一些类似单词。
main_document_text =“”“早上例行（5:30 am -9：00 am）✅提早醒来 - 瞄准6-8个小时的睡眠以使人感到良好。呼吸。
使用标准的抹布设置，我们使用以下方式查询系统。
- 我该怎么做才能保持健康和富有成效？保持健康和富有成效的最佳实践是什么？