【深入浅出RAG】结合LlamaCloud优化Chunksize

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关注 ▲AI模数师▲  探索AI生活，驱动数据智能 欢迎来到AI模数师  深入浅出RAG系列  的第20篇原创  如果您刚开始接触AI ，欢迎订阅小白学AI系列，零基础搞定大模型！     不用编程！零基础小白学AI系列 如果您想成为一个资深AI开发者，欢迎订阅  AI智能体指北   另外~~跟大家宣布个重要的事情！ 我已经把自己变成了一个万能的超级智能体，可以在后台问我各种问题~~还可以陪你玩成语接龙 和 末日生存游戏 ！欢迎后台私信体验啊~~ 在检索增强生成（RAG）系统中，分块大小的选择可以显著影响检索的准确性和系统的整体性能。然而，传统上尝试不同的分块大小一直是一个耗时的过程。本文探讨了分块大小优化相关的挑战，并介绍了LlamaCloud的功能，这些功能有助于简化这一过程。 Chunksize实验 许多开发者已经找到了在RAG流水线中试验检索参数和提 ………………………………