知鸦日报2025-08-04

大模型开发逐渐转向专有AI工具，提升生产力是关键。团队通过RAG、流程编排等技术，开发了智能助手和问答平台。近期采用React框架，实现智能体自主规划和工具调用，优化了决策和上下文管理。未来将探索多智能体协作和上下文动态压缩，进一步提升系统效率和响应质量。

本篇深入解析RAG系统中文档转化为知识的过程，从数据拆分、清洗到向量化及入库。通过多种拆分策略和清洗技术，将原始文档转化为高质量知识单元，再借助Embedding模型将其向量化，最终存储在向量数据库中，为LLM提供精准知识支持，提升检索与生成效果。