Unverified50% confidenceTradeoffExact time
RAG的检索效果高度依赖文档切块策略与Embedding模型的选择，文档结构复杂时预处理阶段需配合OCR和文档解析工具
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50%
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7/6/2026
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银行医院为何必须用Local AI？本地大模型私有化部署全解析
bilibili亢老师-AIRTC7/1/2026
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UnverifiedRAG的工程难点集中于Chunk切分策略、Embedding模型选择、检索精度调优（稠密+稀疏混合检索及Rerank重排序）以及多模态内容解析80% similarVerifiedRAG（检索增强生成）技术架构将文档切片、向量化、存入向量数据库，查询时先检索相关片段再交给模型生成回答78% similarVerifiedRAG的完整工作流程包含索引、检索、生成三个关键阶段，索引阶段需通过Embedding模型将文本块转换为高维向量76% similarUnverifiedRAG系统的核心工程链路包括文档切分策略、Embedding模型选型与向量数据库部署、混合检索（语义检索+BM25关键词检索）以及Reranker重排序76% similar
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