「语义爬取」共找到 258 篇相关文章
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
华人团队让AI把表格“翻译”成问题，检索速度×5
表格检索在RAG里是小众问题，传统表格问答系统有Retriever和Reader组件，关键是对齐表格与问题语义。QGpT能生成模拟问题，使表格语义更丰富、对齐更准确，分离线、在线阶段，训练后可提升检索收益。
10 分钟 CLI 化任何网站，AI全网一键调用！
AI Agent上网难，传统爬虫易遇反爬问题。开源项目`bb-browser`通过模拟真实浏览器登录态操作，支持36个平台、103个命令，能绕过反爬，还可在浏览器内运行JS等，在GitHub获4.5k+ star。
最强AI PPT Skill！小白3分钟做大片感演示稿
本文介绍了鲸格PPT Skills，它是语义驱动的静态演示系统。区别于多数AI PPT工具，它先理解内容语义再呈现，支持多格式输出，有独特架构、动效和审美规则，生成的PPT可编辑、交互性强。
视频生成Prompt何须仅是文字！字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
ICU昏迷不醒，AI判决生死！取意愿平均值，细思极恐
美国华盛顿大学研究「AI代理人」，用算法预测昏迷患者生死意愿。虽初衷似是人道主义实验，但AI仅基于历史数据推断，易成社会偏见延伸，还会影响决策，掩盖真正意愿，引发伦理担忧。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。