「向量检索」共找到 324 篇相关文章
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
南洋理工、北大、上海AI实验室开源长记忆世界模型
目前世界模型模拟方法在维持长期一致性上有挑战，南洋理工大学、北京大学王选计算机技术研究所、上海人工智能实验室联合开源长记忆世界模型WORLDMEM，介绍了其记忆机制、基础架构、训练技术及检索策略等。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
全球首款！Claude引发的数据恐慌，被这家中国黑马补上了
威努特作为网络安全公司跨界推出AI桌面助手WinClaw。它能读懂各类文件并进行向量化处理，有多种检索方式，还能跨文档归纳、关系推理。具备安全的三层防护，支持双平台，注册即可用。
让 Claude/Codex/Cursor 少读文件、多懂代码：Serena 体验
Serena是“编码代理工具箱”，能让LLM像IDE一样理解和改代码，有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务，10分钟可上手，有多种接入方式，还有提示词模板，能让AI操作更专业。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践
Elastic 中国社区首席布道师刘晓国，分享基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践，介绍其向量搜索技术及 RAG 应用开发，还提及智能时代搜索需求变化、混合搜索优势及 Elasticsearch 优化改进等内容。
PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数，随时可用
文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions，它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式，补全开源版缺失的管理后台，让企业能兼顾功能与控制力，还提及数据库原生多模态智能检索方案。
360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
360 集团作为互联网安全公司，业务数据规模膨胀，Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求，360 验证其性能后用于日志检索平台，解决冷读难题，未来将推广到更多业务线。