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 ...

DeepSeek ...

基于悦数图数据库打造的 Graph RAG 产品——悦数 RAG，已全面接入国产大模型顶流 DeepSeek。这一合作不仅标志着技术的深度融合，更意味着企业在复杂推理任务上的成本将大幅降低，效率显著提升。拥抱 DeepSeek：技术升级与成本优化悦数 ...

聪明人往往很‘懒’，但这种‘懒’其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径，用最少的力气获得最大的成果。在RAG系统中，这种高效的实现往往是通过‘分块’来实现的。你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来，阅读和理解就轻松多了。同样地， ...

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 ...

2月12日，CNBC一则关于百度文心大模型5.0版本将于下半年发布的消息，在AI行业引发震动。2月13日，OpenAI首席执行官Sam Altman（山姆·奥特曼）宣布将在未来几个月推出名为GPT-5，中美大模型竞赛氛围越来越浓。

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。

尽管检索增强生成（RAG）系统通过外部检索扩展了大语言模型（LLM）的能力，并取得了一定进展，但这些系统在应对复杂多变的工业应用需求时仍显不足。特别是在提取深度领域知识和进行逻辑推理方面，仅依赖检索的方式存在明显短板。为此，微软推出了PIKE ...