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检索增强生成(RAG)系统通过结合自然语言处理与信息检索技术,解决了传统大语言模型依赖静态数据的局限。文章探讨了两种分块策略:延迟分块保留全局上下文,提升效率;上下文增强检索通过LLM生成附加信息,提升语义连贯性。实验表明,延迟分块适合资源有限场景,上下文检索则在高精度需求下表现更优。未来需平衡效率与效果,优化长文档处理。
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