通义实验室的自然语言智能团队近期宣布了一项重大突破，他们成功研发并开源了名为VRAG-RL的多模态推理框架。这一创新框架专为解决真实业务场景中，AI如何从多样化的视觉语言中提取关键信息并进行精确推理而设计。

Part.1.RAG这么火，你会用吗？ 自从大模型技术走向市场以来，“幻觉”现象总是对用户造成困扰，而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术正在成为解决这一难题的利器。国内众多科技大厂在实践RAG技术时都取得了阶段性的成果。 蚂蚁集团采用RAG技术，通过知识库分层构建、复杂文档处理 ...

新推出的RAG镜像则是让普通开发者以更低的门槛，开发出不容易被大模型“抄家”的AI应用。 RAG镜像中不仅包含Embedding（嵌入式）模块，还有向量数据库、Re-rank模型和7B的DeepSeek蒸馏模型，甚至还提供了数据预处理服务，以及处理在线问答服务的模块和前端页面，而且所有软件栈都经过了提前优化。

《中国民航报》、中国民航网 记者钱擘 通讯员连天一 报道：近日，东航推出基于检索增强生成（RAG）大模型技术的AI业务助手，为一线客服人员提供智能问答，助力提升服务响应效率。 客服人员处理旅客咨询，尤其是航班异常 ...

在 RAG 系统中高效检索知识是提供准确及时响应的关键。矢量数据库和索引策略在增强 RAG 系统性能方面发挥着至关重要的作用。本文延续“理解 RAG”系列文章，概念化 RAG 系统中常用的矢量数据库和索引技术。本文旨在揭开它们的作用，解释它们的工作原理，并解释它们为何对大多数 RAG 系统至关 ...

尽管如今随着人工智能的迅猛发展，各种增强版和更复杂的 RAG 版本几乎每天都在涌现，但要理解最新的 RAG 方法，第一步是理解经典的 RAG 工作流程。

DeepSeek与检索增强生成（RAG）技术的结合，为搭建本地知识库提供了强大的技术支持。 DeepSeek+RAG本地知识库技术是一种结合深度求索（DeepSeek）大模型与检索增强生成（RAG）技术的创新方案，旨在构建高效、智能的本地化知识库系统。

在大模型技术浪潮中，检索增强生成（RAG）技术结合了大型语言模型（LLMs）的生成能力与信息检索系统，成为解决大模型“幻觉”，并高效利用企业 ...

编者按：随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）系统已成为扩展大语言模型（LLMs）能力的重要手段之一。然而，当这些系统应用于复杂多样的工业场景时，仍面临诸多挑战，尤其是在处理领域特定知识和复杂推理任务时。对此，微软亚洲研究院的研究员们提出了 PIKE-RAG，通过多层次 ...

service_rag on Sophgo device. Contribute to ppNSC/service_rag_tpu development by creating an account on GitHub.

service_rag on sophgo product. Contribute to ppNSC/sophgo_service_rag development by creating an account on GitHub.

具体操作流程如下：通过HTTP节点，调用Gitee AI的特征抽取服务得到的结果，直接传递给Zilliz进行精准内容召回。这种全新的工作模式，大幅提升了信息检索的效率，确保每次搜索都能在限定范围内进行。 为了验证新流程的有效性，我们准备了100个与临床相关的知识库问题进行测试。测试结果显示 ...