在AI领域，从复杂的视觉文档知识库中检索并推理关键信息一直是个难题。传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理富含视觉信息的内容时表现欠佳，尤其是面对图像、图表等复杂视觉元素时更是力不从心。现有的视觉RAG方法受限于固定的检索-生成流程 ...

经过这四个部分的系统化学习，读者将打下rag的理论基础，并掌握rag实施的方法与工具，大力提升大模型的工作效能。 Part.4结语 RAG实现了“模型的智力”与“人类知识宝库”的有机结合，使得智能系统更加紧密地嵌入实际业务流程，为用户提供始终符合时代、情境、专业要求的智慧服务。

最近，AI 圈被三个词刷屏了 ——MCP、RAG、Agent！几乎每天都有新的相关工具冒出来，各大技术论坛、行业群聊得热火朝天。但不少朋友一看到这些术语就犯迷糊：它们到底是啥？能干啥？和我们普通人又有啥关系？别慌！今天就用最接地气的方式，带你彻底搞懂 ...

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、特殊服务等复杂场景时，往往 ...

理解向量数据库和索引策略对于设计高效的 RAG 系统至关重要。这两个要素直接影响检索速度、准确性和 RAG 系统性能。我们概述了几种索引策略，并讨论了一些关于向量检索以及某些搜索和索引方法的误解。 在 RAG 系统中高效检索知识是提供准确及时响应的关键。

④RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。 ⑤Agent 智能体 : 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。

极客时间rag训练营，rag 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 rag 全流程。正如刘焕勇老师所言：rag的落地，往往是面向业务做rag，而不是反过来面向rag做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探究。

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。 ‌DeepSeek大模型‌：DeepSeek是一款具备强大自然语言处理能力的大模型，能够理解和生成自然语言文本，为知识库的构建提供智能支持。

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 ...

为了能够方便用户理解算法逻辑，实现快速定制化开发。该例程定义了RAG算法的一般接口，您可以通过实现这些接口来增加新的算法。 code: code为0表示查询服务状态成功，为1时表示发生错误 message: code为1时的错误信息 statu: 0表示rag服务状态有异常，1表示rag服务 ...

我们的项目将重点围绕各种医疗设备和医用耗材的AI应用进行探索，利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）和LLM（Large Language Model）技术，旨在为临床提供更加精准的设备或耗材指导。 在实际临床工作中，我们常面临如此挑战：存在多种产品类型和无数企业与型号 ...