LlamaIndex.发布了新的技术：动态章节检索（Dynamic Section Retrieval）#ai##程序员#
传统RAG（检索增强生成）中，文档的章节结构可能会被忽略，导致检索的内容是章节的片段，无法保留完整的上下文。而动态章节检索通过在检索时使用章节的元数据，保证了检索内容的完整性。
通过动态章节检索，可以避免只检索到章节的部分内容，而是获取整个章节的上下文：
1. 将文档划分为多个区块，并将这些区块标记为它们对应的章节。
2. 进行两次检索，第一次通过语义搜索找到相关区块；第二次检索则利用元数据来动态获取整个章节内容。
访问：github.com/run-llama/llama_parse/blob/main/examples/advanced_rag/dynamic_section_retrieval.ipynb
ChatGPT
传统RAG（检索增强生成）中，文档的章节结构可能会被忽略，导致检索的内容是章节的片段，无法保留完整的上下文。而动态章节检索通过在检索时使用章节的元数据，保证了检索内容的完整性。
通过动态章节检索，可以避免只检索到章节的部分内容，而是获取整个章节的上下文：
1. 将文档划分为多个区块，并将这些区块标记为它们对应的章节。
2. 进行两次检索，第一次通过语义搜索找到相关区块；第二次检索则利用元数据来动态获取整个章节内容。
访问：github.com/run-llama/llama_parse/blob/main/examples/advanced_rag/dynamic_section_retrieval.ipynb
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