RAG-Gym将知识密集型问答任务形式化为嵌套马尔可夫决策过程 ...

本文主要围绕DB-GPT应用开发框架如何在实际落地场景做RAG优化。 背景 在过去两年中，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented ...

你的工作会被AI取代吗？在水利领域，这一问题正在得到积极回应。近日，黄河水利委员会（简称“黄委”）宣布，已完成国产大语言模型DeepSeek的本地化部署，与黄河保护治理业务深度融合，助力数字孪生黄河迈入AI时代。这一消息引发了广泛关注，尤其是在防汛支撑、工程管理等领域，AI技术的应用正在掀起一场静默的革命。

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）正在改变各个行业的运作方式，特别是在信息检索和生成方面。最近，阿里巴巴通义实验室与香港科技大学以及宾夕法尼亚州立大学的研究团队合作，推出了一个全新的评估框架，旨在比较检索增强生成（RAG）与长文本（Long Context, LCLLM）模型在智能路由决策机制中的表现。这一框架的出台，恰逢LLMs的快速发展，输入长度从最初的4K tokens扩展至如今普 ...

在现代工程领域，设计一个满足多重复杂约束的解决方案是至关重要的。举个例子，假设我们需要设计一个在年降雨量 3000 ...

近日，阿里巴巴通义实验室宣布开源其 最新 研发成果——ViDoRAG，这是一款专为视觉文档理解设计的检索增强生成（RAG）系统。ViDoRAG在GPT-4o模型上的测试显示，其准确率达到了令人瞩目的79.4%，相较传统RAG系统提升了10%以上。这一突破标志着视觉文档处理领域迈出了重要一步，为人工智能在复杂文档理解上的应用提供了新的可能性。

在人工智能领域中，大模型的私有化部署正在成为企业技术发展的重要方向。然而，选择哪种技术路径才能让大模型在实际应用中发挥最大效用？是RAG，还是Fine Tune？本文将深入探讨这两种技术在大模型私有化部署中的优势与挑战，帮助企业在“毛坯房”与“精装房”之间做出最优选择，实现技术与商业价值的双重提升。 01 一场被按下快进键的AI革命 过去一个月，国内掀起了一场本地化大模型部署浪潮。从金融银行到三甲 ...

RAG- 检索增强生成技术已经可以看作是大语言模型应用的核心技术之一，怎么理解 RAG 这项技术的价值和局限性呢？这篇文章里，作者做了梳理和总结 ...