大语言模型（LLM）如ChatGPT曾经会自信地给出“现在是2021年”这样的错误答案，原因在于其训练数据截止于2021年，无法获知之后的信息。解决这一问题的关键并非简单地每年更新数据，而是采用了一种更为智能的方法：检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation，简称RAG)。RAG技术的出现，让人们惊呼：“现在它们可以连接互联网了，我们可以开始大展身手了！”而不再像
欢迎来到人工智能探索之旅的第45篇章。我们将深入探讨多模态检索增强生成 (MRAG)，一种将人工智能从文本中心带向智能控制的革命性架构。本文将分析 MRAG 如何超越传统的 RAG，整合图像、视频等多种数据类型，并以一篇最新的综述为引，探讨其背后的架构演进，特别关注被称为“伪 MRAG”的 MRAG 1.0。我们将从架构的角度审视 MRAG 的演进，理解其如何逐步从以文本为中心过渡到以智能控制为中
在检索增强生成 (RAG) 系统中，高质量的上下文 (Context) 是生成可靠且富有洞察力答案的关键。然而，仅仅依赖文本提取的传统方法，在处理包含复杂图表、表格以及图像的文档时，往往捉襟见肘。ColiVara 的出现，旨在革新文档检索方式，开启一场视觉革命，突破现有 RAG 系统在处理富含视觉信息文档时的瓶颈，提升整体性能。 RAG 系统中的上下文 (Context) 难题 一个优秀 RAG
检索增强生成（RAG）系统正日益成为利用大型语言模型（LLM）处理海量信息的关键架构。RAG系统的核心在于信息检索的效率和准确性，而这很大程度上取决于如何将原始文本有效分解成可供LLM理解和处理的片段。简单的文本切分远远不够，高级的文本分块技术才是提升RAG系统性能的关键。本文将深入探讨RAG系统中超越基础切分的索引技术，重点介绍几种常见的文本分块策略，分析它们的优缺点，并探讨如何在实际应用中选择
RAG（检索增强生成）系统作为一种变革性的大模型应用方案，正日益受到重视。它巧妙地融合了检索模型和生成模型的优势，旨在提升生成文本的质量和相关性。然而，传统的RAG系统在处理复杂知识和推理方面存在局限。本文将深入探讨传统RAG系统的瓶颈，并重点介绍微软研究院提出的GraphRAG——一种利用知识图谱增强检索能力的新型RAG框架，阐述其如何突破传统RAG的局限，为大模型在知识密集型任务中的应用开辟新
在信息爆炸的时代，如何从海量的社交媒体数据中提取有价值的情报？ 想象一下，如果能够建立一个智能系统，不仅能抓取推特数据，还能回答诸如“美国科技行业对人工智能的趋势情绪如何？”这类复杂问题，这将为企业决策提供强大的数据支持。本文将深入探讨一个基于图结构的RAG（检索增强生成）的推特情报系统的构建过程，该系统能够高效地摄取推特数据，利用高级NLP技术进行数据增强，将其转换为知识图谱，并借助GPT-4o
大语言模型（LLM）的出现，预示着信息访问方式的革新。然而，LLM自身存在知识时效性、特定领域信息匮乏等局限。检索增强生成（RAG）技术的出现，如同催化剂，显著提升了LLM的可靠性和智能化水平。RAG并非替代LLM，而是一种协同增效方案，赋予LLM实时访问和利用外部知识源的能力，从而在各个行业领域提供更智能、更相关的洞察。本文将深入探讨RAG的工作机制，及其在各个领域的变革性应用。 RAG：检索与
检索增强生成（RAG）作为一种提升大型语言模型（LLM）性能的技术，被广泛认为能够有效缓解“幻觉”问题。然而，这种观点存在一定的误解。本文将深入剖析RAG并非完全能杜绝幻觉，并探讨RAG架构下产生幻觉的多种原因，以及应对这些问题的策略。RAG的确能够显著提升模型输出的上下文相关性，但不能保证信息的绝对准确性和模型的可靠推理。 上下文相关性 ≠ 准确性：RAG的核心迷思 RAG的核心价值在于其能够提
首段：Monkey Auth项目在搁置四年后，迎来了基于生成式AI和本地RAG (Retrieval-Augmented Generation)技术驱动的复兴。这次复兴不仅是对原有功能的升级，更是将前沿的大模型技术融入到实际应用中，通过本地化部署的LLM (Large Language Model) 模型，为用户提供更便捷、更精准的文档查询和技术支持，同时也为开发者提供了一个学习和实践大模型技术的
百万token上下文窗口的出现，曾经让人兴奋地认为只需将所有知识库“一股脑”地塞进提示词，就能解决所有问题。然而，现实是即使拥有了庞大的上下文，AI仍然可能自信地引用去年的价格表，甚至幻觉出一个从未存在但听起来合理的价格表，导致销售团队陷入困境。因此，仅仅依靠大模型本身是不够的，检索增强生成（RAG）技术才是确保AI系统输出准确、可靠信息的关键，一个好的RAG架构师，比单纯的prompt工程师更为
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