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aiguideRAG 技法大全

Semantic Caching:語義相近的問題只跑一次 RAG

快取不只能比對完全一樣的查詢,語義相近的問題也能命中快取,省下整個 RAG pipeline 的執行。

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SPLADE:比 BM25 更聰明的稀疏向量搜尋

BM25 只認識查詢裡出現的詞,SPLADE 能推斷相關詞彙並加入搜尋,在保持關鍵字搜尋精確性的同時獲得部分語義能力。

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Text-to-SQL Router:精確查詢不走 RAG

「我今年完攀幾條」這種問題,RAG 語義搜尋永遠不如直接查資料庫。讓 LLM 識別意圖、提取參數,執行預定義 SQL 模板。

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Vector Database 選型:Pinecone、Weaviate、Qdrant、Vectorize 怎麼選

向量資料庫的選型比 LLM 選型更受部署平台限制。先確認平台和規模需求,再看功能特性,不要只看 benchmark。