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RAG 应用落地常见的三个挑战及解决思路

文章讨论了RAG技术在实际应用中面临的三个主要挑战：不规范和简短的查询、意图分析的复杂性以及如何通过不同的方法来解决这些问题。

发布日期： 2024-07-22 08:13:26

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RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对

本文介绍了RAG技术在工业落地方案中的不同框架，包括Qanything、RAGFlow、智谱AI和FastGPT。文章详细比较了这些框架在知识处理、召回模块等方面的技术特点和优势。

发布日期： 2024-07-22 08:13:14

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检索增强生成(RAG)技术方法流程最佳实践实验探索

本文探讨了检索增强生成(RAG)技术的最佳实践，通过实验探索了RAG方法的组合，以提高性能和效率。文章还讨论了多模态检索技术在视觉输入问题回答中的应用，以及“检索即生成”策略在加速多模态内容生成中的作用。

发布日期： 2024-07-21 15:30:22

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【开源】 53AI Hub，跨平台的智能体发布与运营平台

无缝对接字节扣子、腾讯元器、Dify、FastGPT、RAGFlow等智能体开发平台，让开发者和企业能够快速搭建生产运营级的 AI门户，无需复杂的技术整合流程。即使是没有技术背景的人员，也能轻松参与智能体发布和运营，极大降低了 AI 应用落地的门槛。

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GPT-4o Mini与GraphRAG打造‘病案信息学’知识图谱

微软的GraphRAG技术结合OpenAI的GPT-4o mini模型，通过Neo4j构建病案信息学知识图谱，提升内容生成质量和实用性。

发布日期： 2024-07-21 10:37:45

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使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG实战讲解及开源实现

本文介绍了如何使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG，一个将非结构化数据转换为可查询图谱的系统。GraphRAG由微软研究团队提出，旨在帮助大型语言模型(LMs)消化新知识，减少幻觉，并连接不同知识。文章提供了构建过程的实战讲解和开源实现链接。

发布日期： 2024-07-21 10:30:41

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GraphRAG失效？快用Prompt Tune适配文档的领域和语言

本文探讨了使用GraphRAG索引arXiv论文摘要的挑战，并介绍了通过Prompt Tune进行领域适配以改善索引和查询效果的方法。

发布日期： 2024-07-20 21:58:06

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使用RAG技术构建企业级文档问答系统之QA抽取

本文介绍了使用RAG技术构建企业级文档问答系统的方法，包括算法流程、优化手段和QA数据的获取。文章以《2024全球经济金融展望报告》为例，展示了如何使用qwen-long模型进行QA抽取，并介绍了短文档片段QA抽取、长文档片段QA抽取和QA质量打分三个步骤。

发布日期： 2024-07-20 12:43:19

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搞大模型等于洗数据？谈LLM的数据工程

本文讨论了大型语言模型（LLM）训练中数据工程的重要性，指出数据质量对模型性能和训练效率的影响，以及领域知识在模型生产中的必要性。文章还介绍了知识密集型领域使用通用大模型的三个核心方法：领域自适应预训练、监督微调和模型对齐。

发布日期： 2024-07-20 12:31:55

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GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库

GraphRAG结合了知识图谱结构和RAG方法，旨在解决传统RAG方法的局限性，通过结构化表示知识，提高大语言模型的准确性。

发布日期： 2024-07-20 12:31:01

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RAG 技术真的“烂大街”了吗？

RAG技术结合了传统信息检索技术与大语言模型技术，为知识理解与获取提供了新方案。尽管在多个任务上表现优异，RAG技术在深度应用上仍面临挑战，如数据杂乱、用户意图不明确时的语义gap等。业界专家在AICon全球人工智能开发与应用大会上深入探讨了RAG技术的最新进展、挑战、未来方向及行业应用潜力。

发布日期： 2024-07-20 12:26:16

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大模型面经——关于大模型幻觉问题的深化理解

本文深入探讨了大模型幻觉问题，包括如何量化幻觉问题、缓解方案以及幻觉问题在不同应用场景下的表现。文章还讨论了命名实体误差和信息提取系统在量化幻觉问题中的应用。

发布日期： 2024-07-20 08:10:05

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PingCAP 王琦智：下一代 RAG，tidb.ai 使用知识图谱增强 RAG 能力

本文介绍了PingCAP的王琦智在墨天轮数据库沙龙上的分享，主题为《下一代RAG，tidb.ai 使用知识图谱增强 RAG 能力》。文章讨论了如何通过知识图谱和信息检索技术来提升RAG（Retrieval-Augmented Generation）在特定领域查询中的准确性和效率。tidb.ai作为一个AI问答机器人，通过结合知识图谱来提高其在TiDB知识领域的回答能力。

发布日期： 2024-07-19 21:00:32

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DR-RAG：将动态文档相关性应用于问答型RAG技术！

DR-RAG是一种问答型RAG技术，通过两阶段检索流程提升答案准确性。它区分静态和动态相关文档，并通过分类器减少冗余，确保检索到的文档简洁高效。

发布日期： 2024-07-19 20:02:44

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随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗？

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AI知识库到底是什么？不同应用场景如何调参数配置？

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AI 全栈工程体系中，Prompt Engineering、AI Agent 和 RAG 如何协同工作？

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一文读懂RAG：AI的“外部知识库”如何让回答更精准？

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