谷歌开发者博客最新发布的Gemini Embedding技术引发行业广泛关注，该技术通过增强检索增强生成（RAG）和上下文工程能力，为AI模型理解复杂语义关系提供了新范式。官方博文详细介绍了其多模态嵌入特性，支持文本、图...

当用户搜索“游戏电脑”时，应该展示哪些产品？过去，这依赖于基于规则的算法和计算的代码。然而，随着大型语言模型（LLM）的兴起，我们正在进入一个上下文比代码更重要的新时代。在这一新范式下，AI系统能够实时适应...

React Native RAG 是一款新库，旨在将检索增强生成（RAG）能力引入 React Native 应用，从而提升大型语言模型（LLM）生成更精确和相关响应的能力。这一库通过两大关键阶段进行操作：首先是文档索引阶段，该阶段涉及...

Kapa.ai最新发布的文档《Writing documentation for AI: best practices》详细探讨了为AI系统撰写高效文档的核心原则，尤其针对检索增强生成（RAG）技术栈的优化需求。文章指出，RAG系统的性能高度依赖知识库文档的...

LRAGE（Legal RAG Evaluation Toolkit）是一个开源的评估框架，专门用于在法律领域的检索增强生成（RAG）任务中评估大语言模型（LLM）的性能。该工具包集成了多种数据集和评估工具，为研究人员提供了一个全面的平台...

本文系统介绍了如何结合检索增强生成（RAG）技术与大语言模型运维（LLMOps）构建高仿真智能体的技术路径。作为当前AI领域的前沿方向，该方案通过实时监控智能体的决策过程、知识检索准确性和生成质量等关键指标，显...

传统检索增强生成（RAG）系统采用语义搜索+文档生成的二阶段流程，虽能实现基础问答，但存在上下文理解浅层化和无关信息干扰的缺陷。GitHub最新开源的ReAG（Reasoning Augmented Generation）通过革命性的一体化架构...

近日，一项名为RGL的模块化框架在arXiv上发布，专为图结构数据的检索增强生成（RAG）流程提供了全新的解决方案。RGL通过其模块化设计和性能优化，显著提升了传统方法的效率，据称其速度提升了高达143倍。这一突破性...