近日，一个名为chunkhound的开源项目在GitHub上发布，为AI驱动的文档处理与检索工作流带来了新的工具选择。该项目是一个完全采用Rust语言编写的AI分块库，其核心功能是将冗长的文档智能地分割成具有语义连贯性的片段...

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。...

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...

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...