当下，企业内部积累了海量且结构多样的知识数据，包括业务手册、技术文档、政策法规、标准流程以及内部培训资料等，而传统的人工数据整理和查询过程费时费力，愈发低效。如何在海量信息中又快又准地查询到所需内容，为业务发展提供即时、可信的信息服务，成为企业数字化转型及智能化升级亟待解决的问题。我们人类查询动态信 ...

边缘设备（如手机）因内存和计算能力有限，运行RAG面临巨大挑战；例如：一个存储了523万条记录的向量数据库的索引大小为18.5 GB，而手机通常只有4-12 ...

在人工智能领域，RAG（Retriever-Augmented Generation）技术正逐渐成为提升自然语言处理任务性能的关键。这种结合了检索与生成的模型架构，通过从大量文档中检索相关信息，并利用这些信息生成响应或文本，显著提高了预测的准确性。 最近在负责调研RAG产品，虽然之前通过Dify和Coze使用过其中知识库的RAG功能，但始终对其相关配置能力的理解还较为有限。 RAG（Retriev ...

许多 AI Agent 的出现，确实成为解决某些特定问题的“特效药”。但是，作为产品经理，我们也需要熟悉“药性”——他们能解决什么问题，他们可能存在的局限在哪里。 在之前的 RAG 实践篇中，我们就谈到了 RAG 在企业私有化知识的 AI ...

证券之星消息，截至2024年12月18日收盘，科达利(002850)报收于103.0元，上涨0.94%，换手率1.63%，成交量3.15万手，成交额3.27亿元 ...

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。

Agentic RAG技术是一种新兴的智能体驱动解决方案，能够应对复杂的多文档问答挑战。这项技术通过智能化手段，不仅提升了我们处理文本数据的效率，还极大地增强了问答系统的准确性和深度。本文带大家来了解这项技术，阐述其如何提升信息检索和分析的效率 ...

文档数量影响性能：图 4 显示不同文档数量影响 QA 性能，在三个任务中，每轮提供三篇文档时效果佳，揭示合适文档量对模型性能提升关键作用，为检索器设置与检索策略优化指引方向，确保模型输入信息质与量平衡。 对比无检索（Naive Gen）和 Standard RAG ...