MajorRAG 概述（1/3）
一个RAG项目，全文共三个部分：MajorRAG概述、MajorRAG文件内容提取实现分析、MajorRAG聊天问答系统实现分析。
1）第一次做RAG，欢迎带着指导意见评论
2）希望指出不足时可以附带替换方法
MajorRAG文件内容提取实现分析（2/3）
一个RAG项目，全文共三个部分：MajorRAG概述、MajorRAG文件内容提取实现分析、MajorRAG聊天问答系统实现分析。
1）第一次做RAG，欢迎带着指导意见评论
2）希望指出不足时可以附带替换方法
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阿里云领跑中国向量数据管理公有云服务市场
IDC发布《2024中国向量数据管理公有云服务市场份额》按照索引条数统计，2024年中国向量数据管理公有云服务规模共计4.882万亿条，其中阿里云占比38%，大幅领跑中国市场。
局域网行为监控软件核心：C++ 跳表算法高效日志索引方案
针对局域网行为监控软件日志检索效率低的问题，本文提出基于C++实现的跳表索引方案。跳表以“时间戳+终端ID”为键，兼具O(log n)查询性能与高效范围检索优势，相比红黑树提升查询速度47%，范围查询性能提高3倍以上，内存占用降低至哈希表的62%，显著增强日志处理实时性与可扩展性。
构建AI智能体：十九、优化 RAG 检索精度：深入解析 RAG 中的五种高级切片策略
本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统中的文本切片策略。RAG切片是将长文档分割为语义完整的小块，以便AI模型高效检索和使用知识。文章分析了五种切片方法：改进固定长度切片（平衡效率与语义）、语义切片（基于嵌入相似度）、LLM语义切片（利用大模型智能分割）、层次切片（多粒度结构）和滑动窗口切片（高重叠上下文）。作者建议根据文档类型和需求选择策略，如通用文档用固定切片，长文档用层次切片，高精度场景用语义切片。切片质量直接影响RAG系统的检索效果和生成答案的准确性。