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怎样解决外部数据实时检索与AI生成结果结合的难题?

2025-08-22 350

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:

  1. 创建数据集合:指定embedding_model_id定义向量化方式(如text-embedding-3-small)
  2. 数据预处理:通过text_splitter参数控制分块策略(建议token模式,chunk_size=200)
  3. 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
  4. 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。

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