摘要检索增强生成（RAG）技术在整合最新信息、减轻幻觉以及提升响应质量方面表现出色，特别是在专业领域。尽管许多RAG方法被提出以通过查询依赖检索来增强大型语言模型，但这些方法仍面临复杂的实施和较长的响应时间问题。通常，RAG工作流涉及多个处理步骤，每 ...

中国北京，2024年12月12日——可信的数据、分析和AI混合平台厂商Cloudera今日宣布推出RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）Studio。 借助RAG ...

RAG，可以说是大模型时代最成功的落地模式之一，通过检索-生成的方式，极大的拓展了大模型的应用边界， 但是，RAG 在落地实践上却没有那么简单。相信做过 RAG ...

向量检索技术正在成为RAG智能问答的“隐形功臣”，让很多企业/专业领域繁复庞大的知识库真正“活起来”，而作为产 […] ...

Auto-RAG是一个以 LLM 强大的决策能力为核心的自主迭代检索模型，通过多轮对话的方式建立 LLM 与检索者之间的交互模型，通过迭代推理确定何时检索信息、检索什么内容，在获得足够的外部知识后停止迭代，并将答案提供给用户。

作者 |Alter 鳄叔 你可能听过GPT、BERT这些高大上的名词，但今天要聊的是一个更“接地气”的技术：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。

在仅仅四个多月的时间里，微软的RAG（检索增强生成）领域迎来了革命性的突破。最近，公司推出了名为LazyGraphRAG的全新系统，这种创新技术通过将传统的VectorRAG和GraphRAG结合，既降低了成本，又提升了数据检索的质量，开创了一个全新 ...

缺乏应用的大模型，是没有价值的。你可能使用过Kimi、豆包这样的大模型工具。它们能够充当我们的创作助手、咨询专家，甚至可以进行情感陪护。但这样的应用，还远远不能发挥出大模型的真正价值。我们期望大模型在更专业的生产领域发挥作用，提升生产力，引领真正的科 ...

在现代科技的浪潮中，向量检索技术正逐渐崭露头角，成为了RAG（检索增强生成）智能问答中的“隐形功臣”。它赋予了许多企业和专注领域繁杂的知识库以新的生命。作为产品经理，理解这项技术的“有效”和“有限性”至关重要，才能更好地将其应用于产品。

Cloudera大中华区技术总监刘隶放表示：“在中国市场，随着企业对数据价值的深入挖掘和AI技术的广泛应用，RAG Studio的推出无疑为企业AI的发展注入了新的活力。中国作为全球最大的数据生产国之一，其数据量正在以惊人的速度增长，这为RAG ...

今天的 AI Infra峰会 ...

面对现今人工智慧（AI）环境更加成熟，企业投资与运用AI的方式也将出现重大转变。根据Pure ...