关键词: AI,RAG,模型训练,搜索增强

论文提出了一种RAG任务分类法，将用户查询分为四个级别，并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务，每个级别都有其独特的难点和解决方案，需要不同的技术和方法来优化性能。

关键词: AI,RAG,GraphRAG,搜索增强

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。

关键词: AI，,MemoRAG,搜索增强,RAG

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。

关键词: AI,RAG,人工智能,Glean,搜索增强

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。

关键词: RAG,搜索增强,AI,人工智能

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。

关键词: AI,RAG,搜索增强,人工智能

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”。

关键词: AI,RAG,搜索增强,人工智能

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。

关键词: AI,rag,kotaemon,搜索增强,RAG框架

这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。

关键词: RAG,AI,RAGFlow,搜索增强

RAGFlow自2024年4月1日正式开源，时至今日，不到7个月时间已经站在了Github 2万星标的台阶之上。

关键词: AI,RAG,LightRAG,搜索增强

简单高效的大模型检索增强系统LightRAG，香港大学黄超团队最新研究成果。 开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星，并登上趋势榜。