一键总结音视频内容

摘要

本视频深入探讨了AI知识库的技术原理及其局限性，重点介绍了检索增强生成（RAG）技术的三大痛点：切片粗暴、检索不精准和缺乏大局观。视频还提出了几种进阶解决方案，如重排序模型、数据库mp server和超长上下文模型，以提升知识库的检索精度和效果。

亮点

• 🧩 切片粗暴：RAG技术在文本分块时采用简单粗暴的方法，导致上下文关系断裂，影响AI的理解和回答精度。
• 🔍 检索不精准：基于向量相似度的检索方法无法完全匹配用户提问的实际含义，导致检索结果不准确。
• 🌐 缺乏大局观：RAG技术无法处理结构化数据的统计分析，如最大最小值查询，需要借助关系型数据库。
• 🛠️ 重排序模型：通过两步检索策略，先粗后细，提高检索精度，使相关数据更靠前。
• 📚 超长上下文模型：利用超长上下文窗口的模型，如nine 2.0 pro，可以直接将大量文本拖入对话框进行检索，提升知识库能力。

#AI知识库 #RAG技术 #检索增强生成 #重排序模型 #超长上下文模型

思考

1. 如何选择适合自己项目的AI知识库解决方案？
2. 重排序模型在实际应用中的效果如何？
3. 超长上下文模型在处理大规模数据时的性能如何？