检索增强生成（RAG）在理论上看似简单：检索相关文档，将其输入大语言模型，获得有据可依的答案。然而，在实践中，系统的成败取决于数十个关键决策。Algolia发布的白皮书全面剖析了构建高效RAG系统的完整技术管线。...

近日，开源社区迎来一款突破性的图数据库FalkorDB，该数据库底层采用GraphBLAS技术实现稀疏邻接矩阵图表示，展现出卓越的性能表现。作为专门针对大语言模型优化的知识图谱解决方案，FalkorDB旨在为GraphRAG（图检索...

谷歌近日在Gemini API中正式推出文件搜索工具（File Search），这是一个完全托管的检索增强生成（RAG）系统，直接集成于API架构中。该系统通过向量搜索技术实现高效语义匹配，并自动生成引用来源，支持包括PDF、Word...

Perplexity通过颠覆性的技术架构实现了对传统搜索引擎的革新。其核心是采用检索增强生成（RAG）技术路线，将实时网络搜索与大型语言模型深度整合。该系统首先通过Vespa AI引擎对超过2000亿个URL建立索引，随后通过智...

随着企业数字化转型加速，云原生架构和生成式AI技术正重塑数据基础设施格局。《分布式SQL数据库入门指南》第二版深入剖析了分布式SQL如何通过新型架构满足现代应用需求。该技术通过分布式事务处理、多副本一致性协议...

在构建面向Usul AI和企业客户的大规模检索增强生成（RAG）系统过程中，开发者处理了超过1300万页文档的实践经验揭示了关键洞见。初期使用Langchain和LlamaIndex框架虽能快速验证概念，但在实际生产环境中处理海量数...

嵌入技术作为现代检索增强生成系统的核心组件，正引发行业对AI基础设施成本结构的深度思考。最新技术分析显示，嵌入向量的生成过程主要依赖矩阵乘法和注意力机制等张量运算，其计算成本可通过浮点运算次数与硬件效率...

近日，GitHub开源项目LlamaFarm发布，为开发者提供了一套生产级AI应用构建框架。该框架支持在本地环境中快速部署任意AI模型、智能体、数据库及RAG（检索增强生成）管道，最快可在数分钟内完成全流程搭建。其核心优势...