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AI产品经理:从文档解析到数据清洗,打造高质量RAG数据集

AI产品经理:从文档解析到数据清洗,打造高质量RAG数据集

在大模型应用落地的过程中,RAG(检索增强生成)正成为连接外部知识与智能问答的关键技术。但真正能跑通的RAG系统,背后依赖的是一套高质量的数据构建流程——从文档解析、内容切分,到数据清洗与结构化,每一步都决定了最终效果。本文将以产品经理视角,拆解打造高质量RAG数据集的完整路径,不仅讲方法,更讲实操,帮助你在AI项目中少踩坑、快落地。
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动态知识从RAG到Context Engineering

动态知识从RAG到Context Engineering

RAG(检索增强生成)曾是连接外部知识与模型能力的关键桥梁,但随着业务复杂度提升,它的局限也逐渐显现。Context Engineering 的出现,正在重新定义“知识注入”的方式——从检索到构造,从拼接到理解,让上下文成为真正的生产力。本文将带你梳理从 RAG 到 Context Engineering 的演进路径,揭示背后的技术逻辑与产品思维,帮助你在构建智能应用时少踩坑、快落地。