Technical implementation of retrieval enhancement generation
TaskingAI的RAG系统采用行业领先的向量检索技术，开发者可以创建特定领域的知识集合（collection），通过文本分块和向量化处理建立高效索引。系统支持按token数或字符数进行内容分块，并允许设置重叠区域以保证语义连贯性。
在实际应用中，该方案显著提升了AI输出的准确性和专业性。以法律咨询场景为例，开发者可将法规条文导入RAG系统，当用户提问时，系统先检索相关法条，再让模型基于检索结果生成回答，比单纯依赖模型记忆更可靠。平台还提供完整的API管理接口，实现对知识库的增删改查操作。
This answer comes from the articleTaskingAI: An Open Source Platform for Developing AI Native ApplicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " RAG系统是TaskingAI处理外部知识库的核心技术方案
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil