· ai
构建使用私有数据回答问题的 AI 聊天机器人（RAG 概述）
大多数 AI 聊天机器人表现良好——直到你问它们一些具体的问题。大型语言模型无法访问你的私人文档或内部知识。当……
-
- · ai
RLM：AI 的终极进化？递归语言模型
在周末，我刷了刷Twitter，看看AI社区发生了什么。MIT刚刚发布了一篇突破性的论文，针对一个标志……
- · ai
何时添加高级 RAG 功能会起作用？
查看不同管道的性能 《何时添加花哨的 RAG 功能有效？》 首发于 Towards Data Science....
- · ai
构建可靠的 RAG 系统
封面图片：Building Reliable RAG Systems https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-...
- · ai
拆解 RAG：从僵化协议到灵活抽象
作者注：本文最初写于2025年9月，恰逢 GraphRAG 等架构即将巩固。它被保存在 u...
- · ai
RAG 是如何工作的...
什么是 Retrieval‑Augmented Generation（RAG）？如果你一直在关注 AI 领域，你一定听说过流行词汇 RAG（Retrieval‑Augmented Generation）。它……
- · ai
第4部分 — 检索即系统
为什么大多数实用的 GenAI 系统是检索中心的——大型语言模型（LLMs）是基于静态数据进行训练的，这导致：- 知识陈旧 - 缺失领域……
- · ai
块大小作为 RAG 系统中的实验变量
通过实验不同的块大小来理解 RAG 系统中的检索。文章《Chunk Size as an Experimental Variable in RAG Systems》首次出现。
- · ai
如何在臃肿的 RAG 流水线上进行评估
在数据集和模型之间比较指标 这篇题为《How to Do Evals on a Bloated RAG Pipeline》的文章首次发表于 Towards Data Science....
- · ai
在臃肿的 RAG 流水线中运行 Evals
比较不同数据集和模型的指标。文章《Running Evals on a Bloated RAG Pipeline》首次发表于 Towards Data Science……
- · ai
在生产环境中构建 RAG 系统的六个经验教训
在生产环境中的 RAG 系统的数据质量、检索设计和评估的最佳实践 该帖子《构建生产 RAG 系统的六个经验教训》...
- · ai
以 91% 的准确率，开源 Hindsight 代理记忆为陷入失败 RAG 的 AI 代理提供 20/20 视力
在2025年，越来越明显的是，retrieval augmented generation RAG 并不足以满足 agentic AI 不断增长的数据需求。RAG 出现……