检索增强生成-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

行动起来，活在当下

累计撰写 3556 篇文章
累计创建 1282 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是检索增强生成相关的文章

2025-12-23
超越思维链：在 Amazon Bedrock 上使用“草稿链” 随着企业扩展生成式AI的部署，平衡质量、成本和延迟成为关键挑战。本文深入探讨了“草稿链”（Chain-of-Draft, CoD）这一创新提示技术，它能显著减少高达75%的Token使用量和超过78%的延迟，同时保持与传统思维链（CoT）相当的准确性。通过在Amazon Bedrock和AWS Lambda上的实际部署，我们将展示如何优化LLM交互成本和提升响应速度。
- 2025-12-23
- 1
- 0
- 0
2025-12-16
当行业知识与Pike RAG相遇：Signify客户服务提升背后的创新本文深入探讨了微软研究人员如何与Signify合作，将行业专业知识与Pike RAG（检索增强生成）系统相结合，显著提升了Signify的客户服务效率。探索他们如何利用检索技术解决复杂的照明产品支持问题，实现智能化和个性化的客户交互体验。
- 2025-12-16
- 0
- 0
- 0
- AI行业应用
- AI工具应用
2025-12-05
《芝加哥论坛报》起诉 Perplexity 《芝加哥论坛报》已对人工智能搜索引擎 Perplexity 提起版权侵权诉讼。该报指控 Perplexity 不仅使用其受版权保护的内容进行模型训练，还通过其检索增强生成（RAG）系统直接提供逐字摘要，甚至利用 Comet 浏览器绕过付费墙。此次诉讼标志着媒体版权保护战的又一重要进展。
- 2025-12-05
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-04
Visual Haystacks：回答关于图像集合的更难问题本文介绍了“Visual Haystacks (VHs)”基准测试，用于评估大型多模态模型（LMM）在处理长上下文视觉信息（多图像问答，MIQA）方面的能力。研究发现现有LMM在视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著不足。为解决这些问题，研究人员提出了“MIRAGE”框架，一个基于检索增强生成（RAG）的解决方案，并在多个任务上实现了最先进的性能。
- 2025-12-04
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-03
当行业知识与 Pike RAG 相遇：Signify 客户服务提升背后的创新根据提供的HTML片段，核心文章内容缺失。片段中仅包含一张关于查询类别的图示，以及一篇关于“BenchmarkQED：RAG系统自动化基准测试”的链接。无法基于此信息提取Signify客户服务提升的详细内容。
- 2025-12-03
- 1
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-02
上下文工程是新的提示词工程人工智能的控制前沿正从精妙的提示词措辞转向设计更具深度的环境。上下文工程通过整合数据、元数据、记忆和叙事结构，取代了易出错的提示词工程，成为构建连贯、一致AI工作流的关键。这种范式转变意味着我们不再专注于编写“魔咒”般的指令，而是通过构建稳定的基础设施，比如检索增强生成（RAG）和分层记忆系统，确保模型推理过程的准确性和持久性。上下文工程是AI可靠性的未来基石，它将AI的关系从简单的命令转变为真正的协作。
- 2025-12-02
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
MSD探索利用AWS服务改进偏差管理流程中的生成式AI应用 MSD（默克）的数字制造数据科学团队正探索如何利用生成式AI和AWS服务（如Amazon Bedrock和OpenSearch）来优化其严格的偏差管理流程。该创新方法旨在将历史偏差报告转化为智能知识库，通过混合检索增强生成（RAG）架构，加速新偏差的调查、分析和解决，同时确保符合GMP标准。
- 2025-11-21
- 0
- 0
- 0
2025-11-21
人工智能生成性模型与“记忆”研究的进展人工智能研究正聚焦于如何让大型语言模型（LLM）具备长期记忆能力，以解决当前模型缺乏上下文连贯性的局限。研究人员通过模仿人类大脑的记忆机制，开发出新的算法来提升模型的学习和检索能力。这种进展有望使得AI系统能够处理更复杂的、需要跨越长时间段信息的任务，极大地拓宽了人工智能的应用边界，特别是在需要个性化、持续交互的场景中。
- 2025-11-21
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-20
当行业知识与 Pike RAG 相遇：Signify 客户服务提升背后的创新本文深入探讨了微软研究院与Signify合作，如何通过结合行业知识与Pike RAG框架，显著提升照明巨头的客户服务效率与准确性。该方案通过多阶段检索和查询重写，实现了对复杂技术查询的精确响应，并将模型幻觉率降低。
- 2025-11-20
- 0
- 0
- 0
2025-11-18
从零开始构建简单RAG系统的7个步骤
- 2025-11-18
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-13
NotebookLM中“万能”笔记本的好处
- 2025-11-13
- 0
- 0
- 0
- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-13
Nexa.ai的Hyperlink本地AI代理现已在NVIDIA RTX PC上推出，提供超快链接搜索功能 Nexa.ai的Hyperlink本地AI代理现已针对NVIDIA RTX AI PC进行了加速优化，将检索增强生成（RAG）的索引速度提高了三倍，并将LLM推理速度提升了2倍。该工具能通过理解用户意图，快速索引数千个本地文件（文档、幻灯片、PDF、图像），提供高度情境化的答案，同时确保所有数据完全保存在本地，无需上传云端，极大地提升了会议准备、研究和内容创作的效率。
- 2025-11-13
- 0
- 0
- 0
2025-11-12
MMCTAgent：使AI能够在大型视频和图像集合上进行多模态推理微软研究院推出了MMCTAgent，一种创新的多模态推理代理，能够高效地在海量视频和图像集合上进行复杂查询和分析。该技术结合了检索增强和生成模型的优势，显著提升了AI在处理大规模视觉内容时的推理能力和准确性。
- 2025-11-12
- 0
- 0
- 0
2025-11-12
使用 Amazon Bedrock 中的 Cohere Embed 4 多模态嵌入模型驱动企业搜索 Cohere Embed 4 多模态嵌入模型现已在 Amazon Bedrock 中全面可用。本文深入探讨了该模型在企业搜索中的优势与独特能力，并演示了如何利用它与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Bedrock AgentCore 集成，构建强大的代理式检索增强生成（RAG）工作流，有效处理复杂、多语言的企业文档。
- 2025-11-12
- 0
- 0
- 0