如何打造高效私有文档检索系统，提升大模型检索能力？

为哪些百度不收录？

百度是中国最较大的搜索引擎，收录的网站和内容非常更多。但是并不是全部的网站和内容都能被百度收录。 内容不符合百度的收录标准 网站没有正确地提交给百度 网站被误觉得是垃圾站或黑帽站 网站技术手段问题， 无法被爬取 其他原因，如政策约束、技术手段约束等 怎样解决当前这个问题？ 如果你的网站或内容没有被百度收录， 能够尝试以下方法： 检查你的网站有没有符合百度的收录标准，确保内容质量和规范性。 正确地提交你的网站给百度，采用合适的工具和方法。 检查你的网站有没有被误觉得是垃圾站或黑帽站，如果有，请采取措施纠正。 检查你的网站技术手段有没有存在问题，如爬取错误等，如果有，请恢复。 如果以上方法都尝试过了 并且还是没有收录，那么有可能存在其他原因，如政策约束、技术手段约束等，能够尝试联系百度客服或者寻求专业协助。 RAG检索增强较大生成技术手段中的向量数据库选型： RAG检索增强较大生成技术手段中，向量数据库选型是一个非常十分沉关键的问题。向量数据库能够存储较高维向量数据，并提供给较高效的检索功能。在RAG应用中，向量数据库承担着检索召回质量的核心任务。 拯救一下。 因此也，选择合适的向量数据库对于RAG应用来说非常关键。 在RAG应用中， 我们通常需要考虑以下几点来选择向量数据库： * 向量数据较大较小：如果数据较较大，我们需要选择支持较大规模数据存储的向量数据库。话虽然是这么说… * Milvus：Milvus是一款开源分布式异构集群管理平台，能够用于较大规模数据存储和检索。 * Chroma：Chroma是一款商业活动化方案，可用于较大规模数据存储和检索。 最后再来看，对于较大模型知识引擎实践最关键的是明白RAG链路逻辑、调优经验，以及识别踩坑应对策略。 * 向量数据类型：如果我们处理的是浮点数向量，我们需要选择支持浮点数计算的向量数据库。 * 检索需求：如果我们需要进行迅速检索，我们需要选择支持迅速检索功能的向量数据库。 * 维护需求：如果我们需要频繁更崭新数据，我们需要选择支持较高效维护功能的向量数据库。 一些常见的向量数据库包括： * Faiss：Faiss是一款开源的库， 可用于计算机视觉、天然语言处理等领域。