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rag‑chunk: CLI 工具，用于基准测试和优化 RAG 分块
rag‑chunk 是一个轻量级、基于 Python 的命令行工具，帮助数据科学家和机器学习工程师测试、基准化并完善检索增强生成（RAG）的分块策略。它支持固定大小、滑动窗口、段落，甚至递归字符拆分，你可以比较召回率、使用 tiktoken 调整令牌精确边界，并将结果导出为表格、JSON 或 CSV。本文介绍了安装、主要功能、实际案例，并提供挑选最佳策略的建议，帮助你为 Markdown 文档做出最佳选择。无论你是在原型新建 RAG 流水线，还是在生产环境中调优读取时系统，rag‑chunk 都能为你提供必要的数据，助你做出明智决策。
AI大模型文本结构化，轻松搞定
LangExtract：一款强大的Python库，旨在使用大型语言模型（LLM）将非结构化文本转换为结构化数据。该工具可为提取的信息提供精准的来源追溯，支持交互式可视化，并兼容Gemini、Ollama等多种LLM。无论您处理的是临床笔记、报告还是文学作品，LangExtract都能简化复杂的数据提取任务，仅需少量示例即可获得可靠的结果。了解如何安装、配置API密钥，并利用其功能处理长文档，以及以易于理解的HTML格式可视化提取的实体。
掌握高级RAG技巧：GitHub代码库
深入了解检索增强生成（RAG）的世界，这个全面的GitHub代码库汇集了各种先进技术。这里提供了实用的实现方案和教程，内容涵盖了RAG的基础知识、查询优化、上下文丰富以及高级检索方法。无论你是开发者还是研究人员，希望提升自己的RAG系统，这个资源都非常适合。其中包含了可运行脚本、详细解释，以及与LangChain和LlamaIndex等主流框架的集成示例。探索图RAG、自RAG和纠正性RAG等前沿方法，还有助于你优化AI应用的评估策略。欢迎加入这个充满活力的社区，共同为RAG的创新知识中心添砖加瓦。