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MemoRAG:重新定义长期记忆的AI问答模型

MemoRAG:重新定义长期记忆的AI问答模型

MemoRAG:重新定义长期记忆的AI问答模型

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。

来自主题: AI资讯
5104 点击    2024-11-19 09:36
企业级知识库为什么要用GraphRAG - 硅谷企业级ChatGPT独角兽Glean系列之二

企业级知识库为什么要用GraphRAG - 硅谷企业级ChatGPT独角兽Glean系列之二

企业级知识库为什么要用GraphRAG - 硅谷企业级ChatGPT独角兽Glean系列之二

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。

来自主题: AI资讯
4625 点击    2024-11-18 09:26
12 个 RAG 痛点和建议的解决方案-解决检索增强生成的核心挑战

12 个 RAG 痛点和建议的解决方案-解决检索增强生成的核心挑战

12 个 RAG 痛点和建议的解决方案-解决检索增强生成的核心挑战

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。

来自主题: AI技术研报
10241 点击    2024-11-10 22:05
RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

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”。

来自主题: AI技术研报
3019 点击    2024-11-08 19:31
5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱

5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱

5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱

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。

来自主题: AI资讯
6225 点击    2024-11-06 10:11
一键安装最新生产环境GraphRAG UI,kotaemon日增1.3KStar霸榜Github

一键安装最新生产环境GraphRAG UI,kotaemon日增1.3KStar霸榜Github

一键安装最新生产环境GraphRAG UI,kotaemon日增1.3KStar霸榜Github

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。

来自主题: AI技术研报
4341 点击    2024-10-30 14:50
写在RAGFlow开源2万星标之际

写在RAGFlow开源2万星标之际

写在RAGFlow开源2万星标之际

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。

来自主题: AI资讯
11011 点击    2024-10-21 17:52
开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解复杂实体依赖关系

开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解复杂实体依赖关系

开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解复杂实体依赖关系

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。

来自主题: AI技术研报
3856 点击    2024-10-21 10:23
更快、更强、更经济!港大开源大模型RAG系统LightRAG

更快、更强、更经济!港大开源大模型RAG系统LightRAG

更快、更强、更经济!港大开源大模型RAG系统LightRAG

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。

来自主题: AI技术研报
6401 点击    2024-10-14 16:48
RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

RAG 高效应用指南 04:语义路由

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

来自主题: AI技术研报
7783 点击    2024-08-03 11:05