#手写代码

ginobefun

3周前

#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核，深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。摘要：本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理，避免过度依赖现有框架。文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程，包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索，并提供了代码示例。接着，详细介绍了基于语义的文本分块方法，对比了其与传统方法的优势，并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略，同样给出了基于语义分块的代码实现。最后，文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧，即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块，以提供更丰富的上下文信息给语言模型，从而提升回答质量。通过代码实践，文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程，能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分，能有效避免语义割裂，提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容，能丰富大模型获得的背景知识，减少因信息不完整导致的回答偏差。文章链接：

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Kai

1个月前

vibe coding 时代写代码更累了旧时代：全部手写，直接设计架构开始写就行了新时代：需要写 prompt，然后 ai 输出一堆质量很不错的代码，在修改的时候，就比较麻烦了。如果你选择手改，那需要理解现有的代码，然后才能做出更改，有时候花费的精力不如直接手写如果选择 AI 改，那么就需要花脑子 prompt AI 修改，这个充满各种技巧，也不是轻松的事情然后就出现一个痛苦的纠结。在见识了 AI 输出代码的速度和质量后，再选择手写，你就感觉自己的效率恢复到了旧时代，有种在开车和走路之间选择了爬的感觉选择 AI 写，脑子会更累。旧时代，你可以一边慢慢写代码，一遍思考架构和需求。但在AI 时代，AI 输出太快了，脑子需要更急的思考和阅读代码，然后理出下一个 prompt 要怎么写如果感受的话，旧时代像自行车，虽然慢，但可以慢慢思考和调整路线 AI 像是一个极高性能的车，一脚油门就可以走特别远，但也需要人更快的思考速度和驾驭能力，否则就更容易翻车，写出一堆乱七八糟的代码和架构

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