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Rag 關鍵字列表
“原子化”解構與“開箱即用”：企業AI落地潮下的突圍戰
高昂的成本、復雜的技術、缺乏專業人才等問題，如同道道“天塹”，將眾多企業拒之門外。理想與現實的巨大落差，讓人不禁發問：AI落地，究竟是“未來已來”，還是“鏡花水月”？
FlexRAG：為科研人員和開發者量身打造的高性能RAG框架
它打破了傳統RAG只能處理文本的局限。無論是圖片、文檔還是網頁快照，FlexRAG都能輕松應對。就像一個全能選手，各種數據類型都能游刃有余地處理。
企業AI應用加速：Cloudera推出RAG Studio簡化AI部署
可信的數據、分析和AI混合平臺廠商Cloudera今日宣布推出RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）Studio。
GraphRAG-Local-UI：使用本地 LLM 的 GraphRAG
使用本地 LLM 的 GraphRAG - 具有強大的 API 和用于索引/快速調整/查詢/聊天/可視化/等的多個應用程序。
GraphRAG本地化與Ollama集成及交互式UI：結合知識圖譜的本地模型支持和交互界面
結合知識圖譜的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知識管理和查詢工具，適用于數據管理、查詢執行和結果可視化。
Haystack 2.0解鎖智能問答新玩法
Haystack 2.0作為一款開源框架，通過整合多種檢索和生成模型，為構建RAG問答管道提供了便捷的解決方案。
Cohere發布RAG增強版大模型并開源權重，支持中文、1040億參數
據悉，Command R+有1040億參數，支持英語、中文、法語、德語等10種語言。最大特色之一是，Command R+對內置的RAG（檢索增強生成）進行了全面強化，其性能僅次于GPT-4 tubro，高于市面上多數開源模型。
最新RAG綜述來了！北京大學發布AIGC的檢索增強技術綜述
北京大學崔斌教授領導的數據與智能實驗室發布了關于檢索增強生成（RAG）技術的綜述，涵蓋近300篇相關論文。RAG技術結合檢索與生成，用于問答、對話生成等AI任務，展現出卓越潛力。
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