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超越關鍵詞：人工智能如何塑造企業(yè)搜索的未來
文章探討企業(yè)搜索由單純關鍵詞匹配向語義理解及自主AI代理轉變，通過向量搜索、知識圖譜、NL2SQL與RAG技術，實現(xiàn)數(shù)據整合與高效決策。
Contextual AI 新模型在準確性方面超越 GPT-4o — 這意味著什么
Contextual AI今天發(fā)布了其基礎語言模型（GLM），聲稱在行業(yè)中提供了最高的事實準確性，超越了Google、Anthropic和OpenAI的領先AI系統(tǒng)，在一個關鍵的真實性基準測試中表現(xiàn)出色。該公司由檢索增強生成（RAG）技術的先驅創(chuàng)立，GLM在FACTS基準測試中獲得了88%的事實得分，而Google的Gemini 2.0 Flash為84.6%，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet為79.4%，OpenAI的GPT-4o為78.8%。
Anthropic 為 Claude 模型內置 RAG 功能并推出全新引用 API
Anthropic 推出新的引用 API 功能，將檢索增強生成(RAG)技術直接集成到 Claude 模型中。該功能可自動引用源文檔中的具體段落，有助于減少模型產生的虛假信息，提高回答準確性。這一創(chuàng)新吸引了 AI 研究人員的關注，有望在法律、金融等領域得到廣泛應用。
Pinecone 推出 AI 代理構建 API，簡化 RAG 開發(fā)
Pinecone 推出了 Pinecone Assistant，一種 AI 智能助手構建 API 服務，旨在加速檢索增強生成（RAG）應用的開發(fā)。該服務集成了向量搜索、模型編排和重排等功能，簡化了 RAG 應用的構建過程。Pinecone Assistant 提供了優(yōu)化的接口、自定義指令和多種文件格式支持，為開發(fā)者提供了靈活且高效的 AI 智能助手構建工具。
體驗完百度世界2024上的iRAG，我覺得AI繪圖也可以沒有幻覺了。
本質上，他是不是大模型按照自己的知識庫回答，然后先通過一些工程化手段，比如聯(lián)網搜索，比如文檔搜索等等，先把相關信息給找出來，讓大模型根據這些信息來進行回答。
一文讀懂 Agentic RAG 數(shù)據檢索范式
通常而言，RAG 賦予了語言模型獲取和處理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知識范疇內。通過將語言模型與信息檢索系統(tǒng)結合，RAG 允許模型動態(tài)地從互聯(lián)網、知識庫或其他外部來源檢索相關內容，并將這些內容融合到生成的響應中。這一機制確保了生成的答復不僅貼近真實世界，內容更加翔實可信，從而顯著提升了語言模型在處理復雜問題時的表現(xiàn)。
Fine-Tuning Vs RAG ，該如何選擇？
隨著技術的不斷進步，LLM 帶來了前所未有的機遇，吸引了開發(fā)者和組織紛紛嘗試利用其強大的能力構建應用程序。然而，當預訓練的 LLM 在實際應用中無法達到預期的性能水平時，人們將不由自主地開始思考：我們到底應該使用哪種技術來改善這些模型在特定場景下的表現(xiàn)?
最新RAG綜述來了！北京大學發(fā)布AIGC的檢索增強技術綜述
北京大學崔斌教授領導的數(shù)據與智能實驗室發(fā)布了關于檢索增強生成（RAG）技術的綜述，涵蓋近300篇相關論文。RAG技術結合檢索與生成，用于問答、對話生成等AI任務，展現(xiàn)出卓越潛力。
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