选择 RAG 分块边界和重叠以保留节上下文
本文解释了如何在检索增强生成（RAG）系统中选择有效的分块边界和重叠，比较了固定大小和文档感知策略。使用假设的支持说明示例，它演示了跨语义单元分割的风险，并展示了元数据和重叠如何保留上下文。该指南基于 Microsoft Azure 关于向量搜索和 RAG 工作流中分块的文档。
RAG / chunking / Azure AI Search / information retrieval / document processing
TECHNOLOGY / KNOWLEDGE / PRACTICE
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人工智能、Python、Git、SQL、Web/API、SAP/ERP、统计与时间序列内容：原理说明、示例、实用建议、参考来源及适用范围。
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为什么 JSON Schema 验证对 LLM 输出至关重要
这是一份技术指南，解释了为什么来自大语言模型 (LLM) 的语法正确 JSON 对于生产系统来说是不够的，以及 JSON Schema 如何提供必要的结构和类型保证。
LLM / JSON / JSON Schema / Data Validation / Software Engineering / Python
AI 精确率和召回率在小数据集上的评估
了解如何在 AI 模型的小型问题数据集上有效评估精确率和召回率。本指南使用 scikit-learn 涵盖了概念、计算方法和实际注意事项。
ai / precision / recall / evaluation / small dataset / machine learning / scikit-learn / classification