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RapidFire AI推出開(kāi)源RAG并行優(yōu)化工具包
初創(chuàng)公司RapidFire AI發(fā)布開(kāi)源軟件包，旨在簡(jiǎn)化企業(yè)AI應(yīng)用管道開(kāi)發(fā)。該軟件包RapidFire AI RAG擴(kuò)展了公司的"超并行實(shí)驗(yàn)框架"，允許開(kāi)發(fā)者同時(shí)測(cè)試和評(píng)估不同的文檔分塊、檢索技術(shù)和提示方案配置。通過(guò)超并行化方法，系統(tǒng)可在有限硬件資源上高效運(yùn)行多個(gè)實(shí)驗(yàn)，支持實(shí)時(shí)控制、監(jiān)控和自動(dòng)優(yōu)化，已獲得400萬(wàn)美元種子輪融資。
Scality RING對(duì)象存儲(chǔ)支持RAG工作流
Scality宣布其RING對(duì)象存儲(chǔ)可與向量數(shù)據(jù)庫(kù)和LangChain框架結(jié)合，為GPT等AI模型提供RAG工作流支持。通過(guò)LangChain工具將RING內(nèi)容向量化并存儲(chǔ)在Milvus向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，使AI模型能夠訪問(wèn)客戶專有數(shù)據(jù)。該方案采用語(yǔ)義搜索和近似最近鄰算法，讓模型在生成響應(yīng)時(shí)具備更好的上下文理解能力。Scality選擇Milvus是因其查詢速度、可擴(kuò)展性和精確性優(yōu)勢(shì)。
檢索增強(qiáng)生成（RAG）為何在今天如此流行？
檢索增強(qiáng)生成（RAG）正成為AI領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)結(jié)合外部信息檢索與大語(yǔ)言模型的生成能力，解決傳統(tǒng)模型僅依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性。RAG允許模型實(shí)時(shí)訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)庫(kù)或文檔，提供更準(zhǔn)確、更新的信息。該技術(shù)可應(yīng)用于企業(yè)文檔查詢、個(gè)人化AI助手等場(chǎng)景，通過(guò)向模型提供特定領(lǐng)域知識(shí)來(lái)獲得精準(zhǔn)結(jié)果。微軟專家指出，RAG有助于結(jié)合知識(shí)與推理、提高模型使用效率，并支持多模態(tài)應(yīng)用。
超越關(guān)鍵詞：人工智能如何塑造企業(yè)搜索的未來(lái)
文章探討企業(yè)搜索由單純關(guān)鍵詞匹配向語(yǔ)義理解及自主AI代理轉(zhuǎn)變，通過(guò)向量搜索、知識(shí)圖譜、NL2SQL與RAG技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合與高效決策。
Contextual AI 新模型在準(zhǔn)確性方面超越 GPT-4o — 這意味著什么
Contextual AI今天發(fā)布了其基礎(chǔ)語(yǔ)言模型（GLM），聲稱在行業(yè)中提供了最高的事實(shí)準(zhǔn)確性，超越了Google、Anthropic和OpenAI的領(lǐng)先AI系統(tǒng)，在一個(gè)關(guān)鍵的真實(shí)性基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色。該公司由檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的先驅(qū)創(chuàng)立，GLM在FACTS基準(zhǔn)測(cè)試中獲得了88%的事實(shí)得分，而Google的Gemini 2.0 Flash為84.6%，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet為79.4%，OpenAI的GPT-4o為78.8%。
Anthropic 為 Claude 模型內(nèi)置 RAG 功能并推出全新引用 API
Anthropic 推出新的引用 API 功能，將檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)直接集成到 Claude 模型中。該功能可自動(dòng)引用源文檔中的具體段落，有助于減少模型產(chǎn)生的虛假信息，提高回答準(zhǔn)確性。這一創(chuàng)新吸引了 AI 研究人員的關(guān)注，有望在法律、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
Pinecone 推出 AI 代理構(gòu)建 API，簡(jiǎn)化 RAG 開(kāi)發(fā)
Pinecone 推出了 Pinecone Assistant，一種 AI 智能助手構(gòu)建 API 服務(wù)，旨在加速檢索增強(qiáng)生成（RAG）應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。該服務(wù)集成了向量搜索、模型編排和重排等功能，簡(jiǎn)化了 RAG 應(yīng)用的構(gòu)建過(guò)程。Pinecone Assistant 提供了優(yōu)化的接口、自定義指令和多種文件格式支持，為開(kāi)發(fā)者提供了靈活且高效的 AI 智能助手構(gòu)建工具。
體驗(yàn)完百度世界2024上的iRAG，我覺(jué)得AI繪圖也可以沒(méi)有幻覺(jué)了。
本質(zhì)上，他是不是大模型按照自己的知識(shí)庫(kù)回答，然后先通過(guò)一些工程化手段，比如聯(lián)網(wǎng)搜索，比如文檔搜索等等，先把相關(guān)信息給找出來(lái)，讓大模型根據(jù)這些信息來(lái)進(jìn)行回答。
一文讀懂 Agentic RAG 數(shù)據(jù)檢索范式
通常而言，RAG 賦予了語(yǔ)言模型獲取和處理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知識(shí)范疇內(nèi)。通過(guò)將語(yǔ)言模型與信息檢索系統(tǒng)結(jié)合，RAG 允許模型動(dòng)態(tài)地從互聯(lián)網(wǎng)、知識(shí)庫(kù)或其他外部來(lái)源檢索相關(guān)內(nèi)容，并將這些內(nèi)容融合到生成的響應(yīng)中。這一機(jī)制確保了生成的答復(fù)不僅貼近真實(shí)世界，內(nèi)容更加翔實(shí)可信，從而顯著提升了語(yǔ)言模型在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的表現(xiàn)。
Fine-Tuning Vs RAG ，該如何選擇？
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，LLM 帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，吸引了開(kāi)發(fā)者和組織紛紛嘗試?yán)闷鋸?qiáng)大的能力構(gòu)建應(yīng)用程序。然而，當(dāng)預(yù)訓(xùn)練的 LLM 在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法達(dá)到預(yù)期的性能水平時(shí)，人們將不由自主地開(kāi)始思考：我們到底應(yīng)該使用哪種技術(shù)來(lái)改善這些模型在特定場(chǎng)景下的表現(xiàn)?
最新RAG綜述來(lái)了！北京大學(xué)發(fā)布AIGC的檢索增強(qiáng)技術(shù)綜述
北京大學(xué)崔斌教授領(lǐng)導(dǎo)的數(shù)據(jù)與智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了關(guān)于檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的綜述，涵蓋近300篇相關(guān)論文。RAG技術(shù)結(jié)合檢索與生成，用于問(wèn)答、對(duì)話生成等AI任務(wù)，展現(xiàn)出卓越潛力。
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