RAG | 人人都是产品经理

为什么 RAG 能让 AI 更 “聪明”？工作原理深度拆解

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的快速发展为自然语言处理带来了革命性的突破。然而，这些模型在处理实时信息、专业领域知识以及确保回答准确性和可靠性方面仍面临挑战。本文将深入探讨一种名为RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的技术框架，它通过结合信息检索与大语言模型的生成能力，为AI模型提供了强大的外挂支持。

梧桐AI

RAG 基础知识技术原理

AI人工智能,个人随笔

【本地化部署】Dify大语言模型(LLM) 应用开发平台+本地RAG知识库【小白教程】

本地部署大语言模型并非易事，它涉及到复杂的模型管理、知识库搭建以及系统集成等技术挑战。本文将为你提供一份详细的“小白教程”，手把手教你如何在本地环境中部署Dify开源平台，并结合本地RAG知识库，打造属于你自己的智能体工作流。

董方旭

RAG 大语言模型操作指南

AI人工智能,个人随笔

AI+RAG 驱动的企业数字化服务数据分析平台

我将从数字化服务客服产品的角度出发，围绕“AI + RAG”能力，构建一份面向业务分析师和管理者的数据分析智能化产品文档。内容将包括：当前业务分析痛点、智能分析能力建设思路、产品模块设计、平台集成路径，并总结该产品对业务与数字化转型的价值。

董方旭

AI应用 RAG 数据分析

AI产品经理转型三部曲-技术篇②：《RAG和Markdown》

随着AI技术的飞速发展，AI产品经理的角色也在不断演变。本文作为“AI产品经理转型三部曲”的技术篇第二部分，深入探讨了RAG（检索增强生成）技术和Markdown语法在AI产品开发中的应用。

Goodnight.

AI产品经理 RAG 基础知识

AI人工智能

2万字解读：RAG（检索增强生成）起源、演进与思考研究报告

RAG（检索增强生成）作为一种融合信息检索与自然语言生成的创新技术范式，正在重塑AI在知识密集型任务中的应用方式。本文将深入剖析RAG的起源、发展脉络以及其在现代AI系统中的架构与演进路径。

胡泊Hubo

RAG 研究报告行业观察

AI人工智能

构建高准确率RAG系统，从语料质量与拆分策略做起

在企业构建 AI 问答系统和知识增强服务的过程中，RAG（检索增强生成）架构因其高效性和准确性而备受关注。然而，许多团队在实施 RAG 系统时，往往忽视了语料质量和拆分策略的重要性，而这两者正是决定系统能否成功上线的关键因素。本文将深入探讨如何通过高质量的语料库和科学的拆分策略，提升 RAG 系统的准确率和可维护性。

QQQ

RAG 技术原理经验分享

AI人工智能

企业大模型落地的现实解法：为什么RAG是绕不开的技术路径？

在实际落地过程中，通用大模型在企业场景中面临诸多挑战，如数据安全、生成幻觉、缺乏业务语境等问题，导致其难以直接应用于业务。本文将深入探讨 RAG（检索增强生成）架构如何成为企业大模型落地的现实解法。

QQQ

RAG 个人观点大模型

AI人工智能

一篇看懂：企业RAG知识库项目的全生命周期设计（纯干货）

在当今数字化转型浪潮中，企业对知识管理的需求日益增长，而AI技术的融入为企业知识库的构建带来了新的机遇。本文将深入剖析企业RAG（检索增强生成）知识库项目的全生命周期设计，从项目启动到落地实施，详细解读如何从零开始构建知识库，如何提升知识库的召回率与准确率，以及如何通过数据处理和系统设计实现知识的有效管理和应用。