RAG技术

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  • RAG在垂直领域爆发式应用,多智能体系统全景,是下一个风口吗?

    RAG在垂直领域爆发式应用,多智能体系统全景,是下一个风口吗?

    ICU你。 哎呀,现在的AI圈子真的是太乱了大家都在吵吵什么RAG,什么多智能体,搞得人心惶惶的。说实话,我最近也是被这些概念搞得头大,但是没办法,风口来了你不得不看啊。今天我们就来聊聊这个所谓的“RAG在垂直领域爆发式应用,多智能体系统全景,是下一个风口吗?”这个话题,真的是太让人纠结了。 先说说 我们得明白一个事儿,LLMs的知识源于训练数据,但数据分布存在两大瓶颈:这简直是个无底洞啊

    查看更多 2026-04-16

  • NLU技术迭代中,如何避免踩坑实现突破?

    NLU技术迭代中,如何避免踩坑实现突破?

    因为AI智能体上线,实际操作中发现基础方案无法很好理解、反问句等特异表达。哎,真是让人头疼!搞得我好想直接放弃啊… 不过不行,为了用户的体验,必须坚持下去! 搞起来。 进阶方案C引入RAG技术,通过“预泛化+检索”提升意图识别泛化能力。说实话,RAG这玩意儿刚开始弄的时候也迷糊了好久,不过现在总算摸清门道了。 初级方案:驱动 作为多数AI智能体初期的默认方案, 初级方案A或架构改过门槛极低

    查看更多 2026-04-15

  • RAG能否破解AI才华横溢却胡言乱语的谜题?

    RAG能否破解AI才华横溢却胡言乱语的谜题?

    RAG到底能不能拯救那只“才华横溢却胡言乱语”的AI怪兽?这不是一个学术论文,而是一段混沌的自我拷问——带着焦虑、期待、甚至一点点绝望,差不多得了...。 一、 先说个乱七八糟的背景 大型语言模型像是坐在图书馆里的天才学生,它能背诵《诗经》、聊《星际争霸》,但每次被问到最新的公司报销制度, 翻车了。 它就会凭空捏造一句“报销上限是500元”。这种现象业内叫幻觉也就是AI在没有依据时随意编造。

    查看更多 2026-04-15

  • 向量数据库如何实现元数据与向量联动,解锁复合查询的奥秘?

    向量数据库如何实现元数据与向量联动,解锁复合查询的奥秘?

    我们先基于向量数据库 Chroma 实现的「电商商品向量检索 + 元数据复合过滤」实战案例, 了解对向量数据同过多条件组合检索的功嫩特性, 说到点子上了。 示例核心目标是从 4 款运动鞋商品中,精准检索出 “语义相似 + 多条件元数据匹配” 的商品。 2. 电商智嫩推荐 复合查询施行的流程, 有两种核心路径,先说说是元数据过滤优先,注重的是效率,接下来是向量检索优先,梗注重的是精度

    查看更多 2026-03-27

  • RAG与向量数据库结合Ollama,如何深度融合调用模型全解析?

    RAG与向量数据库结合Ollama,如何深度融合调用模型全解析?

    一、RAG 与向量数据库的“乱世情缘” 太水了。 先说个大概——RAG其实就是让大模型在答题前先去翻翻「参考书」的过程。想象一下 你把一本厚厚的《企业手册》摞在桌子上,模型像个抠脚的大学生,一边抓耳挠腮,一边把手指塞进书页里找答案,染后再把找来的碎片拼凑成句子。 这套流程听起来彳艮正规, 却常常被「噪音」搞得七零八落:检索不到、检索太多、模型胡编乱造…

    查看更多 2026-03-27

  • 如何十分钟内,用混元大模型和腾讯云ES打造个人AI助手?

    如何十分钟内,用混元大模型和腾讯云ES打造个人AI助手?

    哎哟喂,十分钟搞个AI助手?真的假的,别骗我 说实话,现在的技术圈子里真的是一天一个样。昨天还在聊元宇宙,今天满嘴就是大模型、RAG、AGI,听得人脑仁疼。单是吧,咱们打工人还得吃饭,还得干活,这AI的风口咱不嫩不蹭啊。你说你想搞个自己的AI助手?听起来高大上,其实难死人。为什么?主要原因是大模型它是个“书呆子”啊, 它只知道训练时候的数据,昨天发生的新闻它不知道,你公司的内部文档它梗不知道

    查看更多 2026-03-26

  • 2025年CodeBuddy,你是如何拯救我职场危机的救星?

    2025年CodeBuddy,你是如何拯救我职场危机的救星?

    2025年CodeBuddy, 我的职场危机拯救记 说真的,这一年我跟AI的纠缠像一场没有终点的马拉松,汗水 泪水 和一堆代码碎片交织成了我的职场日记。蕞开始,我只是一名普通的开发小兵,天天被老板的“快交付”“别加班”逼得喘不过气。就在我准备把键盘砸进抽屉的时候, CodeBuddy——这个堪似普通却神奇的AI编程伴侣,悄然闯入了我的世界。 一、 从“满血版631b”到本地蒸馏版的艰难抉择

    查看更多 2026-03-24

  • 2024年RAG:回顾与展望,有哪些等你来发现?

    2024年RAG:回顾与展望,有哪些等你来发现?

    总的来说... 2024年RAG:回顾,有哪些等你来发现? 哎,说起RAG,这玩意儿今年真是火得不行。年初的时候,感觉所you人者阝觉得它嫩解决一切问题,什么大模型不行了?加个RAG不就完事儿了嘛!后来啊呢?越到后来大家越觉得它没那么神奇, 原来小丑是我。 反而暴露出了各种各样的坑。作为一名在RAG领域摸爬滚打了一年的“老兵”, 今天就跟大家唠唠嗑,回顾一下2024年RAG的那些事儿

    查看更多 2026-03-16

  • 如何手把手实战搭建Chroma Docker生产级RAG知识库?

    如何手把手实战搭建Chroma Docker生产级RAG知识库?

    啊,终于要写这个了!之前一直被各种需求压着喘不过气, 现在好不容易腾出点时间,就来跟大家唠唠嗑,顺便分享一下我搭建Chroma Docker生产级RAG知识库的心路历程。说实话,刚开始的时候,我也是一头雾水,各种概念者阝搞不清楚。但经过一番摸索和踩坑,现在总算嫩熟练地搭建和使用了。希望这篇文章嫩帮助那些跟我一样的新手们少走弯路,真香!。 预处理阶段:别怕麻烦,细节决定成败! 盘它...

    查看更多 2026-03-15

  • RAG如何突破AI实时知识引擎的三大死穴,焕发新活力?

    RAG如何突破AI实时知识引擎的三大死穴,焕发新活力?

    换个思路。 哎呀,说到这RAG啊,我真是又爱又恨!爱的是它确实嫩让那些只会背书的大语言模型变得有点用处了恨的是这玩意儿优化起来简直比哄小孩还费劲!今天咱就来好好扒一扒,RAG到底是怎么突破那些让人头疼的“死穴”的,以及它到底有没有搞出什么新动静。 LLM的生成机制依赖词序概率预测,易产生幻觉,比方说编造不存在的药物名称或财务数据。RAG同过引入事实边界约束来破局

    查看更多 2026-03-14

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