RAG / 检索增强生成

Comparing Chunking and Embedding Strategies for Turkish RAG Systems

土耳其检索增强生成（RAG）系统的分块与嵌入策略比较

Mustafa Sertaç Türkel, Fatma Nur Korkmaz, Ahmet Tuğrul Bayrak

机构 * Data Science and Innovation Ata Technology Platforms（阿塔技术平台数据科学与创新部门） 纠错

专题命中 向量检索 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对土耳其语RAG系统，对比三种分块策略、五种嵌入模型和两种生成器LLM，发现布局感知分块可压缩嵌入模型差异，最优配置依内容类型而定，最佳单个组件无法组合出最优整体配置，准确率达87.0%。

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