引言：超越传统RAG，拥抱Qdrant与重排序 大语言模型 (LLM) 固然强大，但其知识受限于训练数据。为了使其真正适用于生产环境，特别是在特定领域或需要实时信息的场景下，检索能力至关重要。这正是检索增强生成 (RAG) 技术的用武之地。然而，仅仅拥有良好的检索功能是不够的。如果检索到的前几个结果并非最相关，又该如何呢？本文将深入探讨如何通过集成 Qdrant 向量搜索引擎，并添加自定义重排序层
在信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中提取关键信息，成为了企业和个人的迫切需求。检索增强生成（RAG）系统应运而生，它结合了检索模型的强大搜索能力和生成模型的自然语言生成能力，能够在浩瀚的数据海洋中精准定位并提炼出所需答案。本文将深入探讨如何利用 Streamlit 构建用户友好的 RAG 系统可视化界面，将复杂的技术流程转化为简洁直观的操作体验，从而赋能各行各业的数据应用。 1. RAG 系统
链接建设并没有消亡，它只是在进化。在大模型技术飞速发展的今天，传统的SEO策略正面临重新评估。谷歌的AI Overviews和搜索生成体验（SGE）等AI搜索更新正在加速推进，这意味着我们需要重新审视链接建设的策略。 链接建设的本质在于提升域名权威性，进而提高品牌可见性。但如今，链接的权重和它们如何影响AI生成的结果发生了重大变化。过去依靠少量反向链接和一些巧妙的页面优化技巧就能获得排名的时代已经
检索增强生成 (RAG) 技术正日益成为现代人工智能应用的核心。本文将深入探讨 RAG 的演进，从传统的 RAG 系统 到更复杂的 Agentic RAG 方法，旨在帮助读者理解这两种范式的区别，并根据实际需求选择合适的 RAG 架构。随着大模型技术的快速发展，RAG架构也在不断演进，以满足更加复杂和多样化的应用场景。 1. RAG 技术：知识获取与生成的桥梁 RAG 技术 的核心在于结合大型语言
首段：GenAI项目落地困境与执行差距 如今，企业对生成式人工智能（GenAI）的投资热情空前高涨，然而，许多项目最终却沦为耗资巨大的“原型”，无法真正落地并产生收益。正如一位CTO无奈地表示，他们拥有先进的模型和顶尖的工程师，最终却得到一个价值280万美元、无法在生产环境中运行的原型。这并非个例。麦肯锡《2025年人工智能现状》报告显示，高达67%的企业级GenAI项目未能实现可衡量的投资回报率
近年来，大模型技术如GPT-4、Claude 3、Llama 3等已成为各类语言应用的基础。它们凭借强大的语言理解和生成能力，在各行各业崭露头角。然而，要让这些“通用型选手”真正适应特定领域的任务，并充分发挥其潜力，并非易事。本文将深入探讨三种关键的大模型优化策略——预训练、微调和检索增强生成（RAG），并结合实际案例，为您提供一套实用的大模型应用指南，助您打造高效、可靠的大模型系统。 1. 夯实
生成式AI（Generative AI，GenAI）正在席卷各个行业，从自动生成文本到创造逼真图像，它的潜力令人惊叹。想在这个激动人心的领域有所建树，需要系统地学习相关知识和技能。本文将为你提供一个全面的学习路线图，涵盖从基础知识到实战应用的关键要素，助你快速掌握生成式AI的核心技术，并能实际应用在诸如文本生成，图像生成以及构建RAG (Retrieval-Augmented Generation
引言：向量数据库在 RAG 系统中的关键角色 在前几篇文章中，我们已经构建了一个基本的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 流水线，设计了一个可扩展的 LLM (大型语言模型) 接口，并对文档进行了清晰的解析和分块。现在，是时候将这些数据块存储起来，以便在需要时检索它们了。这就是向量数据库的用武之地。向量数据库是 RAG 系统的记忆核心，负责存储分块的文档，并
随着企业对大模型（LLM）推理应用的日益依赖，尤其是通过RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统将上下文知识与基础模型相结合来执行任务，成本优化变得至关重要。本文深入探讨RAG应用中处理时间优化、成本管理和Token利用率等关键维度的优化策略，旨在帮助企业在保证性能的前提下，显著降低运营成本。 1. 场景适用性评估：LLM真的是最优解吗？ 在盲目采用
人工智能领域正在以惊人的速度发展，LLM(大型语言模型)、Embedding(嵌入)、RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)和工作流等术语层出不穷，让人眼花缭乱。无论您是开发者、产品经理还是人工智能爱好者，理解这些基础概念对于构建现代人工智能应用程序至关重要。本文旨在清晰简洁地剖析这些概念，让您能够自信地驾驭和应用这些技术，并利用LangChain和LangGraph等框架，构建更加智能的A
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