从自然语言处理到计算机视觉等，生成式AI（GenAI）超越了传统的单一数据源模型，以整合各种模式的多种数据源，使自然语言大模型（LLM）更接近于模仿人类的能力。随着企业从谨慎探索转向快速整合，GenAI在企业关键业务职能中的采用率将稳步上升，为企业 ...

Vertex AI RAG Engine 是一项托管的编排服务，旨在简化大语言模型与外部数据源的连接，它能够帮助模型保持数据更新，生成更贴合需求的答案，并有效减少幻觉。 根据谷歌的说法，新的 RAG Engine 是使用 Vertex AI 实现基于 RAG 的 LLM 的“理想选择”，它在 Vertex AI Search ...

RAG系统提高LLM准确性，依赖先验知识。 【导读】斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM （如GPT-4）相比在回答问题方面的可靠性。研究表明，RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。 大语言模型（LLM）虽然 ...

RAG 越来越卷了。 这是增强大语言模型能力的一大进步，也是一种彻底改变企业私有数据分析的技术。 7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 ...

关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升 ...

当前大语言模型(LLM)虽快速发展，但其错误输出可能导致患者获取有害医疗信息。来自未知机构的研究人员提出采用检索增强生成技术(RAG)，在白内障手术场景中构建理论模型，通过增强信息准确性和医生监管，降低患者面向的医疗错误风险。 在眼科领域，检索 ...

在人工智能领域，理解和准确响应用户的查询是构建高效交互系统的关键。这篇文章将带你深入了解如何通过高级查询转换技术，优化大型语言模型的理解能力，使其更贴近用户的真正意图。 在《RAG实战篇：构建一个最小可行性的Rag系统》中，风叔详细介绍了Rag ...

随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题。但在构建企业级“智能文档分析 Agent”的实践中，我们发现这种“全 ...