标签：RAG
淘宝在大模型问答领域的实践，这篇必读
文章介绍了淘宝团队在大模型应用方面的探索和实践，特别是如何优化答疑机器人。大模型应用目前处于初期阶段，作者希望通过在容错性较高的场景中实践，为后续...
Mistral 创始人访谈：和云厂商合作后，立刻获得了 1000 个客户
Mistral，作为欧洲最具代表性的AI公司，其开源小模型、MoE以及对欧洲多语言市场的专注，使其与美国的大模型公司如OpenAI、Anthropic有所区别。最近，Mistral ...
社区供稿 | RAG敲响丧钟？大模型长上下文是否意味着向量检索不再重要
本文由Zilliz合伙人兼研发VP栾小凡撰写，讨论了AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，特别是Gemini和OpenAI的Sora之间的技术竞争。文章首先指出，尽管Sor...
谷歌10M上下文窗口正在杀死RAG？被Sora夺走风头的Gemini被低估了？
Gemini 1.5 Pro 测评摘要：谷歌推出的Gemini 1.5 Pro模型在多模态数据处理方面展现出了显著的能力，尤其是在处理超长上下文方面。该模型能够处理高达100万tok...
微软放大招：基于RAG与Fine-Tuning的数据整合策略探索
该论文提出了一种基于人工智能技术的农业领域知识问答系统，包括数据采集、信息提取、问题生成、答案生成和模型优化等五个主要组成部分。与传统的基于规则或...
Agent检索增强生成：突破传统RAG局限，构建更加智能、贴近事实的LLM应用！
本文介绍了一种新的检索增强生成（RAG）模式，旨在突破传统RAG模式的局限性，构建更加智能、更加贴近事实的大语言模型（LLM）应用。文章首先介绍了基本的RAG...
