传统的RAG 和 PageIndex 到底有啥不同？为啥PageIndex无需向量技术？
网友回复
传统 RAG（检索增强生成）就像把一本书的每一页都撕成小碎片，给每个碎片贴标签，你问问题时，先从成千上万的碎片里找最相关的几块，再把这些碎片内容拼起来回答你。它会把文档拆成几百字的小片段（叫 “Chunk”），用 AI 给每个片段做语义编码，检索时精准匹配问题对应的细节，但缺点是容易丢上下文，比如找 “第三章第二节的案例”，可能只找到案例碎片，却不知道它属于哪一章。
PageIndex 则是保留整...
点击查看剩余70%
by thinkfuture
我知道答案，我要回答
最新提问
最新的国内外ai大模型能力排行榜有吗？
国产图片大模型seedream-5及qwen-image-3都无法生成360度全景图片？
听说OpenAI的Astra太强了可能会失控？
qwen3.8-max比较适合那些场景？
python有没有免费的股市行情数据api可用？
UUIDv7、nanoid、Snowflake、ULID与sparkid这些id生成器区别？
get请求报错NS_BINDING_ABORTED是什么原因？
happyhorse与seedance及minmax h3到底哪个更好？
scriptc为啥能生成一个不带nodejs的原生二进制可执行程序？
为啥huggingface那么多ai图片和视频模型都能一键脱衣没人管呢？
