「Embedding检索」共找到 297 篇相关文章
一条SQL管理向量全生命周期,让AI应用开发更简单
在大模型驱动的AI浪潮中,向量在AI应用开发中至关重要,但开发者面临技术栈分裂等隐形成本。PolarDB IMCI提出解决方案,在数据库内核集成向量索引与Embedding能力,用一条SQL管理向量全生命周期,降低开发和维护门槛。
阿里WebDancer:训练类DeepReaserch的Agentic Model
来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer,这是一个原生信息检索的Agentic Model,能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架,经多阶段训练,在信息检索基准测试中表现出色,为解决复杂检索问题提供新思路。
让Claude Code更强大:解锁符号级代码检索能力
文章推荐一款免费工具Serena,它通过MCP与Claude Code对接,利用LSP协议统一调度语言服务器,让Claude Code获得符号级理解能力,极大提升处理代码的效率和准确率,安装使用也很简单。
蚂蚁C2LLM:基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中,传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型,引入注意池化模块,在MTEB - Code榜单表现出色,还得益于优质训练流程,成果已回馈社区。
代码Agent的苦涩教训!首次拆解上下文检索,直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体,揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务,由专家标注「黄金上下文」,用多指标评估。研究显示,复杂架构未必效果好,模型重召回轻精确等。
港大开源视频版RAG,像聊天一样看完百小时纪录片。
港大HKUDS团队开源超长视频理解框架VideoRAG,突破传统模型时长限制,支持对数百小时视频精准检索和问答。还有桌面应用Vimo,使用简单高效。介绍了其切片索引、混合检索、生成回答的实现逻辑。
代码、多模态检索全面登顶SOTA!智源BGE向量模型三连击,并全面开放
检索增强技术在代码及多模态场景作用大,向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot,登顶多领域测试基准,已全面开放助力研究与应用。
详细介绍!RAG 和 GraphRAG:了解何时(When)、如何(How)使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术,前者通过向量搜索检索上下文,但无法体现数据关系;后者用知识图谱提升检索效果,亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点,建议结合使用。
Science重磅!新药发现提速千万倍,清华用AI把药物筛选变成向量检索
清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究,将对比学习引入药物发现,把分子对接转为向量检索,使虚拟筛选速度提升千万倍,还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。
刚刚,Claude 推出记忆功能,比ChatGPT 好用
Anthropic为Claude推出引用过往对话新功能,向部分用户开放,其他用户也将很快获得。它能搜索和引用历史对话,与ChatGPT记忆功能不同,是按需检索,检索原始内容,还能隔离工作与个人内容。