「检索增强」共找到 604 篇相关文章
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。
实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B
一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
微软预览 Foundry Agent Service 长期记忆功能，简化状态管理
在年度 Ignite 大会上，微软宣布公开预览 Foundry Agent Service 中的记忆功能，这是全托管长期记忆存储，与代理服务原生集成。开发者可存储、检索和管理关键上下文，系统自动处理复杂“管道”。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。
腾讯无极低代码平台打开MCP之外的新思路：多模态聊天
腾讯无极低代码平台提出‘前端多模态智能’概念，让AI输出内容更多样，可嵌入交互页面片。它还给出四步配置法实现‘多模态聊天’，与MCP形成互补，能增强信息交互和用户掌控感。