检索增强生成 (RAG) 技术正在成为 Agentic AI 领域的一项关键创新。它通过赋予大型语言模型 (LLM) 动态访问外部知识的能力，克服了 LLM 固有的知识局限性，使 AI 智能体能够生成更准确、相关和及时的信息。本文将深入探讨 RAG 的核心原理、在 Agentic AI 中的应用、以及其具体工作流程，并阐述 RAG 如何将 LLM 从静态知识的调用者转变为具备战略信息获取能力的智能
大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude和Llama正在改变我们与信息的交互方式，它们擅长生成文本、总结文档甚至编写代码。然而，一个主要的挑战是幻觉问题，即LLM有时会产生听起来合理但实际上不正确的信息。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）应运而生。而现在，一种名为R3-RAG的新框架，利用强化学习训练LLM，使其在RAG系统中拥有更强的逐步推理能力和动态检索能力，有望进一步提升LL
当前招聘市场面临信息瓶颈，招聘人员难以快速从候选人的简历中提取关键信息。本文介绍了一个基于检索增强生成（RAG）和大语言模型（LLM）的问答机器人项目，该机器人能够根据指定的简历回答问题，如同一个阅读过你简历的私人助理，可以回答类似“Michael 掌握哪些编程语言？”或“他最近的职位是什么？”等HR风格的问题。该项目旨在解决传统问答系统依赖预训练知识，无法可靠地回答关于简历等私有或特定上下文文档
随着大模型 (LLM) 技术的飞速发展，我们正步入一个全新的智能系统时代。这些模型正从静态、通用型的模式，向着动态、特定任务型的系统转变，具备了实时推理和自主行为的能力。这一变革的核心驱动力在于两项关键技术进步：检索增强生成 (RAG) 和 自主Agent 的涌现。本文将深入探讨这些技术，并对比传统RAG与图RAG系统，以及对Agent层级进行分类，同时也会涉及到对大模型进行微调的技术，以提升其在
随着微服务架构的普及，API 端点的数量呈指数级增长，全面彻底地测试这些 API 的成本也随之水涨船高。即使存在 OpenAPI (Swagger) 规范，编写 API 测试用例仍然是一项手动、重复性的工作。那么，我们是否可以仅仅依靠 OpenAPI schema 自动生成有意义的 测试用例呢？近年来，大型语言模型 (LLMs) 的崛起为我们提供了一种新的可能性。本文将深入探讨如何结合 OpenA
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）作为自然语言处理（NLP）和生成式人工智能领域的一项突破性技术，正日益受到关注。它巧妙地融合了信息检索与语言模型生成文本的能力，构建出更精确、更具时效性且更值得信赖的智能系统。本文将深入探讨塑造未来对话式AI、智能聊天机器人和语义搜索系统等领域的各种高级 RAG 技术，重点介绍纠正检索增强生成 (CRAG)、链式思
检索增强生成（RAG）系统已成为大模型应用的热门方向。许多团队能够在短时间内搭建一个RAG演示系统，但当用户规模扩大，系统开始面临严峻挑战：延迟增加、召回率下降、幻觉问题频发，以及严格的安全审查导致部署停滞。本文将深入探讨一个可用于生产环境的RAG模式，解决这些痛点，涵盖完整的数据流，安全防护（Guardrails）机制、实时的评估闭环，并提供一份可复制的部署清单。 RAG系统架构：混合检索与重排
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 正迅速成为利用大型语言模型 (LLM) 的关键技术。与其让 LLM “凭空想象”答案，不如先为其提供相关的上下文信息，这正是 RAG 擅长的地方。本文将带领大家从零开始，构建一个朴素但可扩展的 RAG 系统，深入理解其核心原理，并避免过度依赖现有框架的抽象。 RAG：连接搜索系统与语言模型的桥梁 RAG 的核
大型语言模型 (LLM) 在文本生成方面表现出色，但由于其参数知识的局限性，不可避免地会出现幻觉现象，导致生成内容不准确。检索增强生成 (RAG) 是一种有效的补充方案，它通过检索相关文档来增强 LLM 的知识，从而提高生成质量。然而，RAG 的性能很大程度上依赖于检索文档的相关性，一旦检索出错，模型的表现就会受到影响。为了解决这个问题，纠正检索增强生成 (CRAG) 应运而生，它旨在提升 RAG
人工智能（AI）和机器学习领域正以惊人的速度发展，如何快速掌握最新的研究成果，对每一个从业者都是一项挑战。面对浩如烟海的研究论文，即使是经验丰富的数据科学家和AI工程师，也需要花费大量时间才能理解其精髓。更重要的是，如何将这些复杂的概念，例如“Attention is All You Need”论文背后的Transformer架构及其如何催生了ChatGPT，向业务负责人或更广泛的受众解释清楚，则
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