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...

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...

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...