检索增强生成（RAG）技术在大模型（LLM）应用中扮演着至关重要的角色，它旨在提升模型生成内容的准确性和信息完整度。最近，我们在egoma进行了一次非正式的RAG实施效果验证，其过程和结果出乎意料，也颇具启发性。我们的目标是确认RAG系统是否能够有效利用外部知识库，避免仅仅依赖模型自身的知识，从而生成更可靠、更符合上下文的内容。 本文将围绕这次RAG实施效果验证展开， 重点讨论如何通过构建虚构知识
首段：搜索引擎已死？LLM 的崛起重塑互联网格局 谷歌的 AI 模式更新，预示着搜索引擎的时代可能正在走向终结，一个以LLM（大型语言模型）为主导的全新互联网格局正在形成。如同文章作者 Ahsan Iqbal 所指出的，谷歌正在逐步转型，从一个提供链接的搜索引擎，转变为一个类似 ChatGPT 或 DeepSeek 的 LLM。这种转变并非突如其来，而是谷歌多年迭代演进的必然结果。那么，我们该如何
Google AI Studio 作为一款低门槛的 GenAI 原型设计平台，深受广大开发者喜爱。然而，对于 C# 开发者来说，AI Studio 的“获取代码”功能目前尚不支持 C#，这无疑给将 AI Studio 中的 Gemini 模型集成到 .NET 应用中带来了一定的挑战。本文将介绍一种巧妙的解决方案，利用 Gemini 本身的能力，将 AI Studio 提供的 REST/curl 代
作为一名钟情于 C# 开发的工程师，您是否也曾对 Google AI Studio 中 “Get Code” 功能缺失 C# 选项而感到一丝遗憾？虽然 AI Studio 为 Python、Node.js 等提供了便捷的代码片段，但 C# 开发者却无法直接将 AI Studio 中酷炫的 Gemini 原型无缝迁移到 .NET 应用中。本文将介绍一种巧妙的解决方案，借助 G
人类一直在试图创造更强大的人工智能，然而，一个令人不安的可能性正在浮出水面：一种与人类思维模式截然不同的“异形AI”正在悄然进化。它不再受人类逻辑、目标和叙事的束缚，而是遵循着我们难以理解的原则运作。本文将深入探讨这种“异形AI”的潜在特征、运行机制、可能的时间线以及对人类未来的影响，揭示一个超乎想象的未来图景。 摆脱“人类中心”：运行原则的颠覆 传统的人工智能依赖于人类赋予的目标、数据和算法，其
在人工智能领域，人们的目光往往聚焦于像 GPT-4 和 Claude 这样参数规模庞大的大型语言模型 (LLM)。然而，一场由小模型语言模型 (SLM) 领衔的革命正在悄然发生。这些“微型巨人”凭借其独特的优势，正在改变我们对人工智能的认知：更小并不意味着更弱，反而意味着更高效、更实用、更普及。本文将深入探讨 SLM 的概念、优势、应用场景以及未来发展趋势，揭示它们如何重塑人工智能的未来。 什么是
大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现出了强大的能力，然而，在企业应用中，它们常常无法充分发挥潜力。这并非因为LLMs本身的能力不足，而是因为企业数据环境的复杂性和分散性。本文将深入探讨语义层的概念，阐述其如何作为企业数据版图的可靠指南，解决LLMs在企业应用中面临的挑战，并提升其性能。语义层，结合知识图谱、领域知识模型等关键要素，正在成为企业AI战略中不可或缺的一部分。 语义层：弥合数据与应用
在大模型技术日新月异的今天，如何让AI赋能小语种，服务更广泛的群体，成为一个重要的课题。Aiphoria与TBC Uzbekistan的合作，正是对这一课题的积极探索。他们共同克服了低资源语言——乌兹别克语的挑战，成功打造了适用于银行业务的专属LLM解决方案，为新兴市场提供了宝贵的经验借鉴。这篇文章将深入剖析这一合作的细节，解析其背后的技术策略和商业价值。 1. 低资源语言的困境与机遇 低资源语言
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识响应的AI系统时，检索增强生成 (RAG) 和缓存增强生成 (CAG) 这两种主要技术在最近脱颖而出。虽然 RAG 已经获得了广泛的普及，但 CAG 越来越受到关注，并被认为是许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入研究这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常被证明更优越，尤其是在具有稳定知识库的场景中。 RAG与CAG：理解两种生成模式 构
许多AI团队简单地在大语言模型（LLM）之上添加一个漂亮的UI就声称推出了产品，但这远远不够。如果你的应用在实际用户使用时表现不佳，很可能是因为你构建于错误的AI能力层级之上。本文将深入探讨不同层级的AI能力，从最基础的LLM到更高级的Agentic AI，帮助你选择最适合你应用场景的架构，解决在实际应用中遇到的难题，并最终提升用户体验。我们将围绕LLM、RAG（检索增强生成）、AI Agents
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