2020年，RAG的概念被提出；然后2022年ChatGPT之类的大模型开始兴起，RAG在知道大模型的生成上起到了不小的作用。这篇文章，我们来了解下RAG的基本原理和使用场景。 AIGC爆火以后，应运而生的RAG到底都是什么？为什么会有这些产物呢？

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 ...

过去的流程极度依赖资深工程师的个人经验，如今RAG让知识得以系统化传承、动态更新和快速分享。这不仅缩短了新人工程师的上手周期（从1.5年缩短至6-8个月），还直接提升了整体工作效率（在人员不变的情况下，目标是提高40%的效率）。

总体来看，尽管RAG技术为企业知识管理等领域带来了新的可能性，但其在实际操作中的七个局限不容忽视。了解这些局限可以帮助产品经理和开发者在设计和优化RAG系统时，提前采取措施，确保在产品提供的信息质量和效率上不断提升。在未来的AI应用中，如何克服这些挑 ...

每当基础模型的能力有了质的飞跃，总会有人预言RAG（检索增强生成）即将落幕。然而，时至2024，这样的预言不仅未能成真，反而被实际应用的多元化推翻。例如，今年初，当百万上下文长度模型问世时，有人声称KV缓存将取而代之；后来大模型Agent的迅猛发展又令一些人断言，10年内RAG将成为历史。诚然，10年是个遥不可及的时光，但RAG的存在不仅未被抹去，反而更为确立。产业界中的英伟达等巨头正在深度挖掘R ...

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 ...

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 ...

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 ...

在2024年AIcon全球人工智能应用与开发大会上，腾讯云依托向量数据库和AI代码助手等产品，在RAG领域的创新实践获得了广泛关注，并斩获年度AI最佳实践案例、十大高价值技术团队、十大AI最佳技术服务商三大奖项。

关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升 ...

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。

与现有大型语言模型如 GPT-4相比，ModernBERT 在大规模文本处理上大幅降低了成本。GPT-4每次查询的费用为数美分，而 ModernBERT 则可以在本地运行，更快且更便宜。例如，FineWeb Edu 项目在过滤150亿个标记时，使用 BERT 模型的成本为6万美元，而即便使用谷歌的 Gemini Flash 解码器，成本也超过了100万美元。