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从“一本正经地胡说八道”到“更懂你”：Graph RAG 如何让 AI 真正拥有知识？

本文介绍了Graph RAG技术如何通过结合知识图谱，提升AI在问答中的准确性和智能性，从而让AI真正拥有知识。

发布日期： 2024-08-04 15:04:16

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从0-1构建一个RAG（检索增强）系统

OpenAI 推出的 Searchgpt 利用 RAG 技术结合 AI 和实时网络信息，提供生成式 UI 结果。RAG 系统通过检索、增强和生成三个核心组件，提升答案的可靠性和准确性。构建 RAG 系统需要文档处理、文本提取、分块、嵌入模型和向量存储等步骤。

发布日期： 2024-08-03 22:07:23

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可视化分析RAG大模型系统数据处理流程

本文介绍了RAG（检索增强生成）系统的设计流程，包括文档处理、OCR文本提取、文本拆分、文本嵌入、向量存储、问题检索、问题嵌入、向量匹配和数据处理等步骤，旨在帮助企业快速定制AI知识库和企业AI机器人。

发布日期： 2024-08-03 21:17:48

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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。

跨平台接入

一键接入Coze、Dify 等平台

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自定义界面及用户权限

企业级架构

支持高并发及企业级安全

私有化部署

支持云主机和本地一键部署

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揭开RAG重排序（Rerankers）和两阶段检索（Two-Stage Retrieval）的神秘面纱

文章探讨了RAG技术中重排序和两阶段检索的重要性，分析了RAG系统在实际应用中面临的挑战，如向量搜索的局限性、召回率的优化、上下文窗口的限制以及重排序策略的实施。

发布日期： 2024-08-03 20:57:51

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GraphRAG + AutoGen + Ollama + Chainlit = 本地和免费的多代理 RAG 超级机器人

本文介绍了如何利用GraphRAG、AutoGen、Ollama和Chainlit等工具，构建一个本地、免费且功能强大的多代理RAG超级机器人。GraphRAG通过结合图检索和大型语言模型，提高了自然语言处理的能力。AutoGen简化了多代理LLM应用的开发，而Ollama等本地LLM提供了经济高效的数据处理方案。

发布日期： 2024-08-03 20:57:25

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RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库

本文介绍了如何使用Ollama+RagFlow技术在本地部署知识库，实现与私有知识库的自然语言交互。文章详细阐述了RagFlow的安装和部署过程，包括前置条件、安装步骤、服务器状态确认、Ollama模型配置等。

发布日期： 2024-08-03 19:56:58

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RAG文档解析利器：Deepdoc

Deepdoc是一个RAG技术项目，专注于文档解析，包括OCR、版面结构分析、表格结构识别等核心组件。项目结构清晰，针对不同类型的文档，如简历、PDF等，采用不同的处理流程和解析器。

发布日期： 2024-08-03 17:15:18

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大道至简，GraphRAG生成的Prompt和数据集，用60行Python基础代码就能优化

本文讨论了Prompt优化的重要性，并通过GraphRAG技术自动生成优化的训练数据集和Prompt，展示了如何用基础Python代码实现优化。

发布日期： 2024-08-03 17:14:59

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mem0替代RAG？放NND狗屁

mem0项目被一些AI自媒体过度吹捧，声称可以替代RAG技术。经过Mark的分析和研究，发现mem0实际上是一个个性化记忆层工具，与RAG技术没有直接关系，但两者都使用了向量存储技术。mem0的核心功能包括用户、会话与智能体记忆，自适应个性化，开发者友好的API，平台一致性，以及托管服务。

发布日期： 2024-08-03 16:03:57

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RAG优化攻略：最详细的RAG构建分块策略与实战代码案例

本文深入探讨了在构建基于大语言模型（LLM）的应用程序时，分块技术的重要性和应用。分块技术通过将大块文本分解为较小段落，提高了模型处理效率和内容召回的准确性，对于优化内容嵌入和提高检索效率至关重要。文章通过分析和实验证明，展示了分块如何帮助开发者构建更智能和高效的LLM应用程序。

发布日期： 2024-08-03 12:52:59

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简单介绍一下什么是大模型RAG技术

RAG技术，即检索增强生成技术，是解决大语言模型在企业应用中知识局限性、幻觉问题和数据安全问题的有效方法。它通过结合外部知识库和生成模型，提供更准确、更丰富的回答，特别适用于需要结合大量外部知识的应用场景。

发布日期： 2024-08-03 08:43:40

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绝了！这样做竟能让RAG准确率飙升至90%以上，简直开挂！

本文介绍了如何通过RAG技术提高大语言模型在特定领域内的准确率，特别是在ToB场景下的应用。作者分享了技术团队在这一方向上的探索和成果，讨论了RAG的优势，包括效率、成本和知识时效性。

发布日期： 2024-08-03 05:09:16

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看了那么久RAG还是调不明白？万字长文给你讲透RAG问题与优化策略！掌握Agent必备技能！AI学习你不能错过的RAG最全科普！

本文深入探讨了Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术在实际应用中遇到的问题和优化策略，旨在提高自然语言处理(NLP)任务的表现力和实用性。文章分析了RAG模型的工作原理、面临的挑战，如模型幻觉现象和计算资源需求大等，并提出了相应的解决方案，如改进检索策略、优化算法、探索轻量化模型架构等。

发布日期： 2024-08-03 05:03:16

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