随着时间的推移，人工智能领域不断发展，像检索增强生成(RAG，Retrieval-Augmented ...

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跨模态对齐和推理为 Multimodal RAG：多模态RAG 带来了独特的挑战： 提出了一个多模态RAG系统的通用框架； 并对多模态RAG系统进行了系统且全面的分析，涵盖了数据集、评估指标、基准测试、评估方法以及检索、融合、增强和生成方面的创新 多模态检索增强生成（RAG）通用框架，突出展示了每个阶段所采用的先进技术和方法。查询预处理、多模态数据库、检索策略（模态为中心）、融合机制、增强技术、生 ...

2024年即将落幕，RAG（Retrieval-Augmented Generation）市场经历了一场从狂热到理性的巨变。无论是开发者、企业还是用户，都能切身体会到这一变化的深远影响。根据开源中国与Gitee联合发布的《2024中国开源开发者报告》，这一趋势无疑代表了AI大模型技术最新发展的动向。那么，RAG究竟如何从技术热潮中走向成熟，进而推动企业业务的变革呢？让我们一探究竟。 RAG的优势与 ...

在当前大语言模型应用大规模落地的背景下，这些挑战正成为制约产品竞争力的关键瓶颈。传统 RAG 方案中的检索延迟、准确性波动以及系统复杂度，都在考验着开发者的耐心和智慧。 检索增强生成（RAG）作为一种通过整合外部知识源来增强语言模型的强大方法 ...

在人工智能领域中，大模型的私有化部署正在成为企业技术发展的重要方向。然而，选择哪种技术路径才能让大模型在实际应用中发挥最大效用？是RAG，还是Fine Tune？本文将深入探讨这两种技术在大模型私有化部署中的优势与挑战，帮助企业在“毛坯房”与“精装房 ...

分隔在大洋彼岸的中美两大AI企业，同一天宣布了重磅消息。 2月28日，百度宣布，文心大模型4.5将于3月16日正式上线。根据百度方面介绍，最新版不仅在基础模型能力上有大幅提升，且具备原生多模态、深度思考等能力。

今年春节期间，DeepSeek爆火，掀起的大模型“冲击波”影响了整个行业，一个直接的后果就是大模型的竞赛提速了，最明显的例证就是最近百度与OpenAI之间铆足了劲比谁“跑得快”。 大模型“头部效应”是竞赛提速的原因，所谓大模型“头部效应”是指在大模型领域，少数领先的大模型及其开发企业凭借技术、数据、资源、市场等多方面优势，占据市场主导地位，并不断巩固和扩大这种优势，从而拉开与其他竞争对手的差距。

溯源起来，国内真正意义上第一款融入大模型的AI搜索产品，是昆仑万维在2023年推出的天工AI搜索。与Perplexity相比，两者均采用自然语言交互+信息源标注的核心架构，功能重合度超过80%，在中文场景，天工的语义理解和实时信息抓取的表现甚至更优秀 ...

本是希望大家在这个基础上根据个人或者企业需求进行二次开发，但是在小红书、微信收到一些后台私信里，在集中咨询关于自行开发和现有主流 RAG 框架的区别。 这个项目原是春节期间在老家给一个企业做 RAG 项目咨询的精简版本，使用 Gradio 构建 Web 界面供 ...

2025年3月16日，百度即将发布文心大模型4.5。 这场发布会，被外界视为百度AI战略的“背水一战”——若成功，或能短暂挽回市场信心；若失败，则可能成为压垮这家中国AI巨头的最后一根稻草。 讽刺的是，就在百度官宣前夜，OpenAI仓促推出GPT-4 ...