第5页 | RAG | 人人都是产品经理

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Graph RAG详解：复杂根因分析场景实践

在复杂业务系统中，根因分析往往面临数据维度多、因果链条长、语义理解难的问题。传统RAG方案在面对这类挑战时显得力不从心，而Graph RAG的出现，正是一次从“检索增强”到“图谱推理”的范式跃迁。本文将结合真实业务场景，深入拆解Graph RAG的核心机制与落地路径，帮助你理解它如何在复杂因果分析中实现更强的语义穿透与推理能力。

思敏（AI产品）

AI应用 RAG 使用场景

AI

RAG实践技巧：将向量库降级为“语义路由器”，让答案更合理

随着模型上下文长度的增加和知识库的扩展，传统的向量化方法在RAG中的应用逐渐暴露出其局限性。本文将深入探讨RAG技术的核心链路，分析向量化在其中的作用，并提出一种新的架构：将向量库降级为“语义路由器”，结合结构化的知识库，以解决语义相似性与答案相关性之间的矛盾，从而让生成的答案更加合理和精准。

叶小钗

RAG 向量库技术原理

检索增强生成（RAG）的版权新关注

RAG通过整合预训练语言模型和外部知识库，显著提升了生成内容的准确性、时效性和专业性。然而，这一技术的广泛应用也引发了新的版权问题。本文将深入探讨RAG技术的版权挑战，分析其在数据检索收集、技术保护措施以及作品利用等环节中的法律风险，并探讨合理使用原则在RAG场景下的适用性。

腾讯研究院

AIGC OpenAI RAG

AI

AI产品经理：RAG原理详解，一个高质量知识库背后的工作机制

掌握 RAG（检索增强生成），就是把大模型从“聪明却不可靠的演讲家”升级为“随时查资料、句句有出处”的超级顾问，让 AI 功能在产品里真正可用、敢用、可持续用。作为AI产品经理的我们，这也是必须掌握的技术原理。

产品经理小易

AI产品经理 RAG 基础知识

AI

万字详解：RAG研究与销售助手实战应用

当AI从“生成”走向“检索增强”，RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成为连接知识库与智能交互的关键桥梁。它不仅是技术研究的热点，更在企业应用中展现出巨大潜力，尤其是在销售场景中，正在重塑客户沟通、内容响应与知识调用的方式。本文将从RAG的底层原理讲起，结合真实案例，深入解析其在销售助手中的实战应用路径。

小普

RAG 案例分析经验分享

AI

使用RAG构建高质量知识库

在AI技术飞速发展的当下，RAG（检索增强生成）作为实用的前沿技术，正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理，从知识入库到检索的全流程，并结合公司考勤管理制度实例演示其应用，助你轻松掌握RAG技术。

叶小钗

AI应用 RAG 知识库

AI,个人随笔

从零学习大模型（13）——RAG 与 Agent 进阶：基于 LangChain 的落地实践与框架解析

大模型落地到底难在哪？ RAG与Agent虽火，但如何从概念走向实战，真正用得好、用得巧？本文围绕 LangChain 的核心能力展开，从底层原理到项目拆解，带你理解每一步如何协同：如何构建对话式Agent、如何组织调用链路、如何实现多模态交互……

红岸小兵

Agent RAG 大模型

AI,个人随笔

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。