大语言模型（LLMs）的出现无疑是一场技术革命，但未经定制的 LLM 在实际应用中常常难以满足特定需求。在构建大模型产品时，RAG（检索增强生成）和 Fine-tuning（微调）是两种主流的定制策略。本文将从产品经理的视角出发，深入探讨这两种方法的原理、差异和适用场景，帮助你做出更明智的决策，从而最大化产品的价值和竞争力。选择合适的策略，直接影响着产品上市时间、成本、可扩展性以及用户信任度。 1
随着大模型技术的飞速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术也在不断进化。传统的RAG更像是一个“高级搜索引擎”，简单地从知识库中提取信息，然后让LLM（Large Language Model，大型语言模型）合成答案。然而，Agentic RAG 的出现，标志着 RAG 技术进入了一个全新的“思考”时代，它不仅仅是“获取数据”，更是“思考数据
随着人工智能技术的飞速发展，检索增强生成 (RAG) 和 智能代理 (Agentic AI) 已成为构建下一代智能应用的关键技术。本文将深入探讨 Agentic RAG，即结合了智能代理的 RAG 技术，分析其优势、应用场景，以及如何通过智能编排提高信息检索和生成的准确性和全面性。通过对比传统 RAG 方法，我们将展示 Agentic RAG 如何在复杂查询处理、动态数据源选择和减少幻觉方面提供显
在信息爆炸的时代，我们面临的挑战不再是数据匮乏，而是如何有效地管理和利用海量信息。尤其是在处理半结构化文档时，如何快速、精准地检索所需信息，成为提升效率的关键。本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术，革新半结构化文档检索，实现从文档混沌到信息清晰的转变。RAG 技术凭借其强大的 搜索引擎精度、人类般的理解能力 以及 无缝连接 不同内容
在构建基于人工智能的知识问答系统时，我们通常会想到RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)架构。RAG以其快速部署和初步效果显著的优势，成为许多AI应用的首选方案。然而，随着数据量的增长和数据质量的演变，传统的RAG方法逐渐显露出局限性，例如信息过时、数据冗余以及难以维护等问题，导致检索精度下降。本文将探讨一种替代方案，即利用llms.txt和Web s
医疗数据隐私法规的复杂性一直困扰着行业内外的人们。面对如迷宫般繁琐、晦涩难懂的规则，即使是专业人士也难以快速获取清晰、全面的答案。如同原文作者 Promila Ghosh 所描述的那样，我们迫切需要一种更智能的方式来理解和应用这些法规。MediRAG Guard 的出现，为解决这一难题提供了一个全新的视角：利用 AI 构建 知识地图，帮助用户理解医疗隐私规则之间的关联，从而打破信息壁垒，实现更高效
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
随着大模型技术的日益成熟，检索增强生成（RAG）技术逐渐成为提升大模型在特定领域知识应用效果的关键手段。然而，仅仅使用朴素的RAG方案往往难以满足实际应用的需求。本文将深入探讨高级RAG技术，解析其核心组件，并结合实际案例，展示如何通过模块化RAG、查询转换、重排序、混合检索等手段，打造性能卓越的RAG应用，从而充分释放大模型的潜力。 1. RAG的进化：从朴素到高级 最初的RAG方案，又被称为“
网络安全日益重要，钓鱼邮件作为一种常见的网络攻击手段，给企业和个人带来巨大的风险。传统的钓鱼邮件识别难度较低，企业需要一种更高效、更具挑战性的方式来测试员工的网络安全意识。本文将探讨如何利用大模型（LLM）和RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术，结合个性化上下文数据，生成更逼真的钓鱼邮件内容，从而提升员工的安全意识，降低企业面临的Phishing
长短时记忆方法有效地平衡了聊天历史的保留和内存效率。通过总结旧的互动，同时保持最近的消息可用，聊天机器人保持了上下文，减少了存储需求，并为长对话扩展得很好。这种方法可以通过分层总结、高级合并策略和检索机制进一步优化。
llmtrend