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
你是否也听腻了“AI”这个词？ “生成式AI”是否让你觉得既熟悉又陌生？或许你已经体验过 ChatGPT 的强大，惊叹于 AI 绘画的精美，或者好奇这些工具背后的运作原理。 如果你对 AI 领域充满好奇，渴望深入探索，却又被专业术语和复杂概念所困扰，那么这篇指南正是为你量身定制，它将引领你从消费者转变为创造者，掌握大模型技术，开启你的 AI 奥德赛。 生成式AI 的核心：从识别到创造 理解 生成式
在序列建模领域，注意力机制已经彻底改变了我们处理长上下文依赖关系的方式。尽管Transformer模型凭借其自注意力机制仍然占据主导地位，但诸如Mamba之类的新型模型正因其在处理长序列方面的效率而日益受到关注。一个新兴趋势是将跨注意力机制集成到Mamba架构中，以增强其在多模态或多源环境中的能力。本文将深入探讨Mamba架构中跨注意力的意义，它如何补充Mamba的设计，以及这种集成对于实际应用意
你是否曾经渴望过一个能够准确回答问题，避免胡编乱造的主题公园助手？本文将带你了解如何利用 LangChain、FAISS 和 Hugging Face 构建一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的智能助手，打造一个没有“幻觉”的可靠问答系统。通过本文，你将了解到如何结合这些强大的工具，创建一个能够自信地说“我不知道”，而不是给出错误信息的智能助手。 R
通用大语言模型（LLM）正迅速被针对特定用途、经过微调的模型所取代。在对准确性、语气和上下文要求极高的领域，例如医疗保健、金融、法律和政府部门，通用模型往往表现不足。微调弥合了这一差距，它将一个功能强大的基础模型转化为特定领域的专家助手。本文将深入探讨 ChatGPT 和 Claude 这两个最广泛使用的大语言模型，着重分析微调方法、实施技巧、部署注意事项、定价比较以及性能权衡。无论您是构建专业的
在大型语言模型（LLM）的浪潮中，人们往往追逐最新的、最闪耀的技术。然而，一个更为实用且强大的技术正在悄然兴起，它就是文本 embedding 模型。如果你正在构建检索增强生成（RAG）系统、语义搜索或者任何需要深入理解文本的应用，那么 Qwen 开源的 embedding 模型将为你带来革命性的改变，尤其是在掌控力、速度和避免供应商锁定方面。 被锁定的困境：专有 Embedding 模型的挑战
在日新月异的数据科学领域，人工智能（AI）的创新层出不穷。本文将深入探讨企业AI工作流程中一种日益显著的转变：从检索增强生成（RAG）到推理增强型AI，或可称为RAG++。这不仅仅是术语上的更迭，更代表着构建AI系统的根本性变革，即AI不仅能够获取信息，更能真正地思考和理解信息。 什么是RAG？回顾检索增强生成的核心概念 检索增强生成（RAG） 是一种有效的模式，它避免了将所有数据一股脑地输入语言
在构建基于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的大模型应用中，信息检索 (Retrieval) 是基础，而 Augmentation（增强）则是将检索到的外部知识融入大模型上下文，提升生成内容质量的关键步骤。本文将深入探讨 RAG 流程中 Augmentation 阶段的核心技术，帮助读者理解并掌握如何有效利用外部知识增强大模型的生成能力。我们将结合实际案例
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