大模型（LLM）技术浪潮席卷全球，但我们必须穿透表面的炒作，直面其固有的局限性：知识停留在训练截止日期，无法访问企业专属数据。这使得 检索增强生成（RAG） 技术变得至关重要。本文将深入探讨如何利用 RAG 、MongoDB Atlas Vector Search 和 Google Cloud 构建真正具备上下文感知能力的AI应用，并结合实际案例，阐述其在数据敏感领域（如医疗IT）的巨大价值。 检
生成式人工智能（Generative AI）的创新步伐正在加速，而检索增强生成（RAG）正处于这场变革的最前沿。与仅依赖静态、预训练知识的传统语言模型不同，RAG 系统引入了一项关键能力：从外部知识源进行动态、实时检索。本文将深入剖析高级 RAG 系统的架构、优化技术和部署策略，帮助你构建领域自适应、可扩展且值得信赖的 AI 解决方案。 什么是检索增强生成（RAG）？ RAG 的核心是一种混合架构
零代码构建RAG聊天机器人：BladePipe + OpenAI实战指南
在AI大模型时代，如何将企业内部知识库与强大的语言模型相结合，打造智能问答系统？本文将带您深入了解如何利用 BladePipe 数据集成平台和 OpenAI，零代码构建基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构的聊天机器人。通过两个简单的 DataJob，您就能拥有自己的RAG服务，无需编写任何代码！ RAG：连接知识与智能的关键桥梁 RAG，即检索增强生
2024-2025年，基于大型语言模型(LLM)的Chatbot应用已经无处不在，然而，在看似智能的对话背后，准确性问题却日益凸显。虽然诸如ChatGPT和Gemini这样的模型能够生成流畅且类人的回复，但在处理企业特定的或实时信息时，它们往往表现得不够准确。为了解决这个问题，检索增强生成(RAG) 技术应运而生，它正帮助企业构建更智能、更上下文感知的Chatbot，实现规模化应用。本文将深入探讨
随着大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）不断突破人工智能的边界，高效的数据管理系统变得至关重要。向量数据库作为一种专门设计用于处理高维嵌入的数据库，正在这个生态系统中扮演着核心角色，尤其是在语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG）等应用中。本文将深入探讨LLM/VLM与向量数据库之间的数据流动，剖析其方法论、优势、局限性，并对Milvus、FAISS、Weaviate和Pinecone
人工智能和大语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，在解决数学难题、创作引人入胜的故事，甚至生成精美图像方面展现出惊人的能力。然而，这些模型也存在固有的局限性。例如，当我们向一个LLM询问公司上个月的销售报告时，它往往无法给出答案。核心问题在于，尽管LLM拥有数十亿的参数，但它们所掌握的知识受限于训练数据及其时间范围。为了克服这一难题， RAG（Retrieval-Augmented Gener
在大模型驱动的软件开发中，测试至关重要。传统的软件测试侧重于代码的“单元”，即单元测试。然而，对于生成式 AI 应用，特别是涉及RAG Agent (检索增强生成代理) 的应用，传统的测试方法面临挑战。本文将深入探讨如何针对 RAG Agent 进行代码测试，即使没有真实的LLM（大型语言模型）或向量数据库也能进行有效的单元测试，确保代码质量和可靠性。 引言：大模型时代的测试挑战 传统的软件测试通
在 大模型 技术蓬勃发展的今天，构建基于检索增强生成 (RAG) 的应用变得越来越普遍。然而，传统的软件测试方法在面对 RAG 应用时常常显得力不从心。由于 LLM 的随机性以及调用真实 LLM 和向量数据库的高昂成本，我们急需一种新的 代码测试 策略。本文将深入探讨如何在不依赖真实 LLM 或向量数据库的情况下，对 RAG 应用进行有效的 代码测试，通过 Mock 技术构建 “纸上谈兵” 的环境
构建基本的 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 流水线仅仅是开始。为了在规模化应用中提供准确、可信赖且响应迅速的答案，我们需要更先进的技术。本文将深入探讨 RAG 系统的优化、评估和部署，这些都是将优秀系统打造成卓越系统的关键。我们将着重介绍查询增强、元数据过滤、重排序等优化技术，组件级和端到端评估策略，以及延迟与准确性的权衡、缓存策略等部署技巧
引言：大语言模型（LLM）在RAG系统中的核心作用与框架的模块化设计 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统背后的核心驱动力毫无疑问是大语言模型（LLM）。随着OpenAI、Cohere、HuggingFace、DeepSeek等厂商不断推陈出新，LLM 技术日新月异。然而，频繁更换供应商或进行实验，却往往需要重写大量核心逻辑，这无疑增加了开发
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