「RAG检索」共找到 395 篇相关文章
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。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆，斩获各大榜单全球第一，点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议，GitHub star破千，在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发，采用Cone Graph分层结构，实现Graph RAG新范式，更注重联想，而非单纯搜索。
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。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
Cursor就是最强知识库应用，没有之一
作者认为最好用的知识库应用是Cursor，它有RAG能力，能处理代码和纯文本，可创建修改文档，具备搜索能力且会及时支持先进模型。作者还分享用Cursor配合文档工作的规则及使用示例。
Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据库
Zvec是轻量级嵌入式向量数据库，为终端侧设计，有开箱即用等四大优势。它基于Apache 2.0协议开源，能满足向量检索在多场景需求，相比现有方案功能更全、资源管控强、性能出色，后续还将持续迭代。
GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。