关键词: RAG,AI检索器,AI,模型训练,大模型

检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。

关键词: AI界海马体,HippoRAG,AI,人工智能,大模型

大脑皮层、海马体、旁回：HippoRAG的三大神器

关键词: RAG,搜索增强,LLM,ChatGPT

斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM （如GPT-4）相比在回答问题方面的可靠性。研究表明，RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。

关键词: AI,智能体,Agent, AI Agent,RAG

AI Agent 的潜力和挑战

关键词: TorchV AI ,RAG。大模型,AI创业,AI商业化,LLM

自从和员外上家公司离职后，我们就自己搞公司投入到了RAG大模型的AI产品应用的开发中，这中间有一个春节，前后的总时间大概是三个月左右，在这三个月期间，基本是昼夜兼程啊，到今天3月底结束，产品目前看是有了一个基础的雏形。

关键词: 长文本,RAG,向量数据库,MyScale AI,数据库

大模型和 AI 数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝

关键词: GPT-4,Octopus v2,Llama7B,RAG

在大模型落地应用的过程中，端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日，斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了，受到了开发者社区的极大关注，模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行，在准确性和延迟方面超越了 GPT-4，并将上下文长度减少了 95%。此外，Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。

关键词: AI搜索,ThinkAny,AI女巫,RAG,GPT-4,搜索增强

今天，特工女巫将为大家带来 ThinkAny，这是一款由个人独立开发但小而美的 AI 搜索产品，一起看看它的产品功能设计和技术实现。

关键词: 长文本,kimi,AI聊天,RAG,GenAI,AI应用

Kimi有多火爆？凭一己之力搅乱A股和大模型圈。Kimi概念股连日引爆资本市场，多个概念股随之涨停。在一片看好的态势中，谁都想来沾个边，据光锥智能不完全统计，目前，至少有包括读客文化、掌阅科技、万兴科技等在内的十家上市公司发布公告透露正在了解或接入了Kimi 智能助手。

关键词: 多模态,大模型,RAG,RAG应用,知识检索器,模型训练

PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。