有沒有想過AI為啥能準確的生成信息？還能自主決策？這些神奇的功能背后，其實有很多有趣的技術(shù)在支撐著。今天，我們就來聊聊AI的三大組件RAG、MCP和Agent

在人工智能飛速發(fā)展的當下，AI正在深刻改變我們的工作方式，甚至有可能替代部分人類的工作。然而，AI的訓(xùn)練和發(fā)展并非孤立存在，它背后依賴的是大量的行業(yè)知識（KnowHow）和數(shù)據(jù)。本文將深入探討如何通過RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術(shù)，將行業(yè)經(jīng)驗與AI相結(jié)合，實現(xiàn)知識的可信化和結(jié)構(gòu)化沉淀。

在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動力。然而，隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長和業(yè)務(wù)復(fù)雜性的提升，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具已難以滿足企業(yè)對高效、精準和深度洞察的需求。本文將探討大語言模型（LLM）、圖檢索增強生成（Graph RAG）與智能指標平臺的有機融合如何為企業(yè)帶來全新的智能數(shù)據(jù)分析體驗，供大家參考。

在人工智能領(lǐng)域中，大模型的私有化部署正在成為企業(yè)技術(shù)發(fā)展的重要方向。然而，選擇哪種技術(shù)路徑才能讓大模型在實際應(yīng)用中發(fā)揮最大效用？是RAG，還是Fine Tune？本文將深入探討這兩種技術(shù)在大模型私有化部署中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，幫助企業(yè)在“毛坯房”與“精裝房”之間做出最優(yōu)選擇，實現(xiàn)技術(shù)與商業(yè)價值的雙重提升。

許多從業(yè)者發(fā)現(xiàn)，盡管RAG能在短時間內(nèi)快速搭建出Demo，但在實際生產(chǎn)環(huán)境中落地卻困難重重。本文從AI大模型領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者的視角出發(fā)，深入剖析了RAG在產(chǎn)業(yè)落地中的核心問題——問題分級，并詳細探討四類問題的挑戰(zhàn)與解決方案，供大家參考。

在人工智能領(lǐng)域，RAG（Retriever-Augmented Generation）技術(shù)正逐漸成為提升自然語言處理任務(wù)性能的關(guān)鍵。這種結(jié)合了檢索與生成的模型架構(gòu)，通過從大量文檔中檢索相關(guān)信息，并利用這些信息生成響應(yīng)或文本，顯著提高了預(yù)測的準確性。

2020年，RAG的概念被提出；然后2022年ChatGPT之類的大模型開始興起，RAG在知道大模型的生成上起到了不小的作用。這篇文章，我們來了解下RAG的基本原理和使用場景。

許多AI Agent的出現(xiàn)，確實成為解決某些特定問題的“特效藥”。但是，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們也需要熟悉“藥性”——他們能解決什么問題，他們可能存在的局限在哪里。

向量檢索技術(shù)正在成為RAG智能問答的“隱形功臣”，讓很多企業(yè)/專業(yè)領(lǐng)域繁復(fù)龐大的知識庫真正“活起來”，而作為產(chǎn)品經(jīng)理，理解他的“有效”和“有限性”，能真正地將這個檢索技術(shù)為產(chǎn)品所用。

這篇文章將帶你深入探索RAG的五種切分策略，這些策略是優(yōu)化RAG工作流程的第一步，對于提高信息檢索的效率和準確性至關(guān)重要。

RAG目前在企業(yè)級應(yīng)用中是最優(yōu)解，但實踐中的坑點不少，今天分享我們在測試環(huán)節(jié)踩過的坑。

百度的最新技術(shù)iRAG，就像是給AI開了掛，讓圖片生成不再是“睜眼說瞎話”。這篇文章帶你一探究竟，看看百度是如何用iRAG技術(shù)讓AI變得更加靠譜，甚至可能顛覆我們對AI繪圖的認知。