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RAG已死,召回为王:揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”(深度案例版)

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在大型语言模型(LLM)驱动的应用浪潮中,我们都梦想着拥有一个无所不知的AI助手。检索增强生成(RAG)技术正是实现这一梦想的钥匙,它让大模型能连接外部知识库,回答专业、实时的问题。然而,许多开发者在满怀激情地搭建完RAG系统后,却常常遭遇“AI失忆”的尴尬:模型要么回答“我不知道”,要么就开始一本正经地胡说八道。 问题的根源,往往不出在那个聪明的大模型上,而是出在了它那个“健忘”的图书管理员——检索系统上。当这个管理员无法从书架上找到相关的书籍(信息)时,再博学的教授(LLM)也无能为力。
AI,个人随笔
MIT华人辍学生22岁拿下2100万美元,录个屏就能生成AI员工

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在AI领域,创新的浪潮不断涌现,而这一次,一家由MIT辍学生创立的初创公司Sola,凭借其革命性的AI自动化技术,成功获得了2100万美元的融资。本文将深入探讨Sola如何通过其创新的AI agent技术,打破传统自动化工具的局限,让AI像人类员工一样理解并执行任务,从而为企业带来前所未有的效率提升。