向量索引」共找到 134 篇相关文章

产品应用8

百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来

现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。

CourseAI
算法论文8

EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破:Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式

本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架,以传统聚类为骨架,微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线,解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。

深度学习自然语言处理
推荐文章7

构建可靠AI Agent:从提示词、工作流到知识库的实战指南

本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化,开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略,给出确定AI项目的方法。

阿里云开发者
算法论文8

比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构

现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。

PaperAgent
上一页14 / 14下一页