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关键词: BM25,RAG,Ai搜索,人工智能

文章主要是实现了中英文版本的BM25算法（主要就是分词部分有区别），算法可能也有缺陷，恳请看见的大佬指点指点，虽然也有比我实现的要更优秀的第三方库，比如bm25s

关键词: 查询扩展,AI搜索,RAG,Agentic Search

最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。

关键词: VideoRAG,AI,AI视频,模型训练

今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制，仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。

关键词: RAG,UltraRAG,AI,人工智能

RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。

关键词: RAG,智能体,AI,人工智能

最近，AI界被推理模型刷屏了。国内各家的推理模型，在新年到来之际不断刷新我们的认知。不过，当我们在实际应用中考量大模型，衡量好不好用的标准，就绝不仅仅局限于其性能和规模了。

关键词: AI,百度AI,iRAG ,AI拜年

用AI过一个赛博新年。再有三天，就要进入蛇年了。各家 AI 厂商都憋足了劲儿想搞波大的，AI 全家福、AI 写春联、AI 贺岁短片统统整上，甚至还有跟亲戚激情对线的 AI「嘴替」。

关键词: RAG,检索增强,MiniRAG,人工智能

检索增强生成（RAG）虽好，但一直面临着资源消耗大、部署复杂等技术壁垒。近日，香港大学黄超教授团队提出MiniRAG，成功将RAG技术的应用门槛降至1.5B参数规模，实现了算力需求的大幅降低。这一突破性成果不仅为边缘计算设备注入新活力，更开启了基于小模型轻量级RAG的探索。

关键词: OmniThink,AI写作,模型训练,RAG

随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。

关键词: AI,Search-o1,RAG,人工智能

人大清华团队提出Search-o1框架，大幅提升推理模型可靠性。尤其是「文档内推理」模块有效融合了知识学习与推理过程，在「搜索+学习」范式基础上，使得模型的推理表现与可靠性都更上一层楼。

关键词: AI,RAG,MiniRAG,人工智能

还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级MiniRAG框架很好地解决了这一问题。通过优化架构设计，MiniRAG使得1.5B级别的小模型也能高效完成RAG任务，为端侧AI部署提供了更多可能性。