上下文增强技术报告
中文exp-2825未验证
随着大语言模型（LLM）的浪潮席卷各行各业，我们看到越来越多的企业正在使用我们的知识库产品，结合RAG技术构建智能问答、客服、和文档查询系统。
然而，我们也敏锐地洞察到，当您的知识库变得庞大、文档变得冗长复杂时，传统的RAG技术开始显现出它的局限性。您可能也曾遇到过这些令人困扰的场景：
问了一个很具体的问题，系统却返回了风马牛不相及的段落。 明明知道答案就在某份报告的第三章，但系统就是找不到。 模型回答经常“张冠李戴”，错误地理解了专有名词或代词的指代。
这些问题的根源在于，传统RAG在处理文档时，会将文档“切割”成独立的知识碎片。这些碎片一旦脱离了原始的文档结构，就丢失了至关重要的上下文信息，变成了“无根之木，无源之水”。
为了解决这些痛点，我们推出“上下文增强”检索功能。这项技术旨在通过重建每个知识碎片的完整上下文，让AI能够像人类专家一样，不仅“读懂”文字，更能“理解”其背后的深层含义与结构，从而显著提升您知识问答系统的准确率和用户满意度
复制后粘贴到 AI 对话框发送，本次对话全程生效
怎么用（对话型）复制后粘贴到对话框发送，本次对话全程生效。想长期用：支持自定义指令的产品（设置→个性化）可设为默认。