搜索
LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。
国产首个AI模型登顶Hugging Face月榜冠军！发布短短一年，BGE模型总下载量破数亿，位居国产TOP 1。如今，它在开源社区广受欢迎，被誉为RAG生态中的「瑞士军刀」。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提高大型语言模型（LLM）在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。解读RAG测评：关键指标与应用分析
在AI技术广泛应用的企业场景中，提高检索准确度和效率已成为关键挑战。特别是面对生成式AI中的“幻觉”问题，企业急需有效解决方案。
近日，来自 CMU 的 Catalyst Group 团队发布了一款 PyTorch 算子编译器 Mirage，用户无需编写任何 CUDA 和 Triton 代码就可以自动生成 GPU 内核，并取得更佳的性能。
曾几何时，LLM还是憨憨的。 脑子里的知识比较混乱，同时上下文窗口长度也有限。 检索增强生成（RAG）的出现在很大程度上提升了模型的性能。
3D生成也能支持检索增强（RAG）了。
近日，在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维，图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上，蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作，并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？
上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么