LangChain 推荐企业 RAG 检索优化指南
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LangChain 推荐企业 RAG 检索优化指南
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AI 综述
Soba Labs 的 Kacper Klusek 在 LangChain 上展示了一套企业级 RAG 构建方法，主张在调整模型之前先修好检索环节。据 LangChain 引述，在 Anthropic 公布的评测中，他推荐的检索链（上下文嵌入向量、BM25 和重排序器）将检索失败率降低了 67%。 该指南还提到，用 LangSmith 做在线评测，可以捕捉到文档变化后开始出现的性能衰减。
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最新进展11月1日 05:00
LangChain 企业级 RAG 构建指南报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月1日
- LangChainLangChain 企业级 RAG 构建指南
LangChain 社区聚焦：LangChain 上的企业级 RAG 🔎📚 Soba Labs 的 Kacper Klusek 展示了如何在 LangChain 上构建企业级 RAG——在动模型之前先修好检索。在 Anthropic 公布的评测中，他推荐的检索链（上下文嵌入向量、BM25 和重排序器）将检索失败率降低了 67%。随后 LangSmith 在线评测能捕捉到文档变化后开始出现的性能衰减。 📖 阅读完整指南：https://sobalabs.ai/blog/enterprise-rag-on-langchain/
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