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【🛡️ 构建具有防护措施和语义缓存的弹性RAG应用程序创建一个系统，即使在处理复杂查询时也能提供准确的数据检索和安全的内容生成。在这篇文章中，@暴走哈尔 带我们了解了如何创建一个集成了 @Nuyouy、@库拉索岛叽叽、@论文视界·米老师 和 Llama-Guard-3-8b 的强大RAG架构。主要内容：✔ 𝐐𝐝𝐫𝐚𝐧𝐭 的混合搜索：结合稠密和稀疏模型以提高数据检索的精度。✔ 𝐋𝐢𝐭𝐞𝐋𝐋𝐌 和 𝐑𝐞𝐝𝐢𝐬 的效率：利用语义缓存加快处理速度并提高一致性。✔ 𝐋𝐥𝐚𝐦𝐚-𝐆𝐮𝐚𝐫𝐝-3-8𝐛 的安全性：实施严格的预处理和后处理检查，以确保内容的安全性和相关性。🔗 了解完整文章中的实现细节：https://buff.ly/3XsqAG5】
