面试官:如何构建 RAG知识库?
知识库是RAG系统的基石,其质量直接影响后续检索和生成的效果。核心任务是将原始数据转化为结构化、可高效检索的知识载体。
1.1 数据来源与采集
1.2 数据预处理
1.3 向量化与索引
1.4 挑战与解决方案总结
知识库构建的核心逻辑是 “高质量数据→合理分块→高效索引”
1️⃣数据质量:决定知识库的上限,需严格清洗与领域适配。
2️⃣分块策略:平衡检索粒度与语义完整性,直接影响后续检索效果。
3️⃣索引优化:通过向量化与混合索引技术,支撑低延迟、高召回率的检索。
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05-17 15:43
武汉大学 算法工程师 点赞 评论 收藏
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