微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
RAG技术如何抵御新模型挑战,持续在AI领域占有一席之地。 核心内容: 1. RAG技术的初衷与目标:结合参数化和非参数化记忆 2. RAG如何解决生成式语言模型的固有缺陷 3. 尽管新模型不断涌现,RAG在人工智能领域的必要性依然存在
每隔几个月,人工智能领域就会经历类似的模式。一个具有更大上下文窗口的新模型问世,社交媒体上便会充斥着“RAG 已死”的宣言。Meta 最近的突破再次引发了这场讨论——Llama 4 Scout 惊人的 1000 万(理论上)token 上下文窗口代表着一次真正的飞跃。
RAG 的初衷
为什么我们仍然需要 RAG(并且永远需要)
警惕错误的二分法
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-04-30
聊聊AI智能体框架MetaGPT下的RAG实践
2025-04-30
如何用大模型+RAG给宠物做一个AI健康助手(干货分享)?
2025-04-30
HiRAG:基于层级知识索引和检索的高精度RAG
2025-04-29
教程|通义Qwen 3 +Milvus,混合推理模型才是优化RAG成本的最佳范式
2025-04-29
RAG开发框架LangChain与LlamaIndex对比解析:谁更适合你的AI应用?
2025-04-29
RAG性能暴增20%!清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架,复杂问答效果飙升
2025-04-29
超神了,ChatWiki 支持GraphRAG,让 AI 具备垂直深度推理能力!
2025-04-29
AI 产品思维:我如何把一个 AI 应用从基础 RAG 升级到 multi-agent 架构
2024-10-27
2024-09-04
2024-07-18
2024-05-05
2024-06-20
2024-06-13
2024-07-09
2024-07-09
2024-05-19
2024-07-07
2025-04-30
2025-04-29
2025-04-29
2025-04-26
2025-04-25
2025-04-22
2025-04-22
2025-04-20