检索增强生成(RAG)系统应用
TaskingAI内置的RAG系统可通过以下流程实现数据整合：
- 创建数据集合：指定embedding_model_id定义向量化方式（如text-embedding-3-small）
- Data preprocessing：通过text_splitter参数控制分块策略（建议token模式，chunk_size=200）
- 实时检索：调用retrieval.query()接口，系统会自动匹配最相关的文本片段
- 生成增强：将检索结果作为context注入prompt模板，例如：
‘基于以下资料回答：{context} n 问题：{query}’
最佳实践：定期更新数据集，搭配Google Search插件实现数据动态更新。
This answer comes from the articleTaskingAI: An Open Source Platform for Developing AI Native ApplicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样解决外部数据实时检索与AI生成结果结合的难题？
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