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关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。
门外汉也能搞点钱的AI时代
随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
自从生成式 AI 和 LLM 在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式 AI 集成到企业环境中时遇到了类似的问题，例如隐私泄露、缺乏相关性以及需要更好的个性化结果。
在 9 月份完成了 2.6 亿美元的 E 轮融资后，主打企业内部 AI 搜索的 Glean 估值达到 46 亿美元。
受到 Barnett 等人的论文《设计检索增强生成系统时的七个故障点》的启发，让我们在本文中探讨该论文中提到的七个故障点以及开发 RAG 管道时的另外五个常见痛点。
清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval，通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成（RAG）系统的“精准诊断”。
在本文中，我们想要解决GraphRAG系统中的一些常见误解。我们特别关注理解知识图谱构建技术和我们称之为“RAG-Native Graphs”所带来的细微差别。
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战，也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念，它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天，我们来聊聊另一个难题：如何找到最佳的分块断点。
MVDrag3D 是一种创新的3D编辑框架，它通过结合多视图生成和重建先验来实现灵活且富有创造性的拖拽编辑。