<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>RAG on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/rag/</link><description>Recent content in RAG on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LlamaIndex</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/llamaindex/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:24:33 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/llamaindex/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>LlamaIndex 原名 GPT Index，是一个强大的数据框架，使 LLM 能够摄入并与结构化和非结构化数据进行交互。它提供用于索引、查询和管理&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>LlamaIndex 是一个旨在将自定义数据源连接到大型语言模型的框架，便于创建检索增强生成 (RAG) 应用程序。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>RAG (检索增强生成)&lt;/li>
&lt;li>数据索引&lt;/li>
&lt;li>向量数据库&lt;/li>
&lt;li>上下文注入&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>构建基于私有数据的聊天机器人&lt;/li>
&lt;li>文档问答系统&lt;/li>
&lt;li>企业知识库&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/langchain-%E5%8F%A6%E4%B8%80%E6%AC%BE-llm-%E6%A1%86%E6%9E%B6/">LangChain (另一款 LLM 框架)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector-database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">Vector Database (向量数据库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embeddings-%E5%B5%8C%E5%85%A5%E8%A1%A8%E7%A4%BA/">Embeddings (嵌入表示)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/retrieval-augmented-generation-%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90/">Retrieval-Augmented Generation (检索增强生成)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>混合搜索</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hybrid_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:21:34 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hybrid_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>混合搜索整合了两种不同的检索方法：捕捉语义含义和上下文的稠密向量搜索，以及匹配确切术语的稀疏向量（关键词）搜索。通过利用这两种方法的互补优势，混合搜索能够显著提升检索结果的质量。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种检索策略，将语义向量搜索与传统基于关键词的索引相结合，以提高准确性和相关性。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>向量搜索&lt;/li>
&lt;li>关键词匹配&lt;/li>
&lt;li>重排序&lt;/li>
&lt;li>倒数排名融合&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>企业文档检索&lt;/li>
&lt;li>电子商务产品搜索&lt;/li>
&lt;li>高级检索增强生成（RAG）管道&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/semantic_search-%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2/">semantic_search (语义搜索)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sparse_vectors-%E7%A8%80%E7%96%8F%E5%90%91%E9%87%8F/">sparse_vectors (稀疏向量)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/dense_vectors-%E7%A8%A0%E5%AF%86%E5%90%91%E9%87%8F/">dense_vectors (稠密向量)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector_database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">vector_database (向量数据库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>分块</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/chunking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:09:54 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/chunking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>分块是检索增强生成（RAG）和其他NLP管道中的关键预处理步骤。它涉及将文本划分为固定大小或语义单元（块），以适应上下文&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>上下文窗口&lt;/li>
&lt;li>RAG (检索增强生成)&lt;/li>
&lt;li>文本分割&lt;/li>
&lt;li>索引&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>构建RAG知识库&lt;/li>
&lt;li>处理长文档以进行摘要&lt;/li>
&lt;li>向量数据库数据摄入&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embedding-%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%90%91%E9%87%8F/">Embedding (嵌入向量)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector-database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">Vector Database (向量数据库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tokenizer-%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%99%A8/">Tokenizer (分词器)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rag-%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90/">RAG (检索增强生成)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>知识库</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/knowledge_base/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:00:35 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/knowledge_base/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>知识库充当数字图书馆，包含经过策划的数据、文档或事实，AI系统可以查询这些信息以提供准确且具备上下文感知的响应。在现代架构（如检索增强生成）中，知识库发挥着核心作用。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>用于支持决策制定和检索增强生成（RAG）的AI应用程序中的结构化信息集中存储库。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>检索增强生成&lt;/li>
&lt;li>向量嵌入&lt;/li>
&lt;li>语义搜索&lt;/li>
&lt;li>数据索引&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>客户支持聊天机器人&lt;/li>
&lt;li>企业文档搜索&lt;/li>
&lt;li>医疗诊断助手&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector_database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">vector_database (向量数据库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rag-%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90/">rag (检索增强生成)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embeddings-%E5%B5%8C%E5%85%A5/">embeddings (嵌入)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/retrieval-%E6%A3%80%E7%B4%A2/">retrieval (检索)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>