点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !向量数据库存储 Embedding，也就是文本、图像或音频的数值表示，并在查询时检索语义上最接近的结果。RAG 系统正是基于这一机制运作。本文对比三个主流方案，每个都附有 Python ...

本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。通过LangChain框架，可以实现超越预训练模型知识范围的定制化问答能力，适用于专业领域的精准信息检索与生成。 RAG技术概述及其重要性 在深入技术实现前，需要理解 ...

检索增强生成 RAG 技术通过提供可靠且最新的外部知识，有效提升了大语言模型的输出质量，极大地便利了各类任务，并对多个行业产生了日益显著的影响。随着 RAG 技术的持续进步和应用领域的扩展，其在企业实际落地中所面临的局限性与技术挑战也逐渐显现，亟需进一步的探索与改进。

ChatGPT 的面世改变了 AI 的发展格局。企业争相利用这项新技术打造新产品，提高竞争优势和生产力，实现更加经济高效的运营。生成式 AI (GenAI) 模型，如 Grok-1（逾 3,000 亿参数）和 GPT-4（数万亿参数），利用来自互联网等文本来源的海量数据进行训练。这些第三 ...

RAG 越来越卷了。 这是增强大语言模型能力的一大进步，也是一种彻底改变企业私有数据分析的技术。 7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 ...

在RAG系统中，Query改写不是锦上添花，而是决定检索效果的关键变量。本篇文章将从AI产品经理视角出发，拆解Query改写的核心逻辑与落地路径，帮助你理解如何通过“意图重构”提升召回质量，构建更智能、更精准的AI问答系统。 一、RAG 中的 query 改写：为何至 ...