RAG优化:Python从零实现分层索引Hierarchy黑科技拯救迷失的文本碎片
传统RAG的三大痛点
- 上下文丢失：文本块切得太碎，像被熊孩子撕碎的作业本📄
- 大海捞针：文档库太大时，总能捞到一堆不相关的"水草"🌊
- 效率低下：每次都要翻遍整个图书馆，累得像跑马拉松🏃
分层检索的四大绝招
- 摘要先行：先给文档章节写"微博体"简介📱
- 精准定位：像GPS一样先锁定目标区域📍
- 细节挖掘：只在相关区域深度挖掘🔨
- 双重视角：既见森林又见树木🌲+🌳
接下来的内容，我们将带你一步步实现这种分层索引方法，从文档处理到向量存储，从摘要生成到分层检索，最后还会对比一下传统的“标准RAG”和我们的“分层RAG”，看看谁更胜一筹。准备好了吗？让我们一起开启这场文本检索的升级之旅吧！
温馨提示：如果你在阅读过程中感到头晕眼花&#