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Dify &Coze 知识库分段新功能体验
前段时间，有用户在试用我们知识问答功能时问了下面这个问题：生态保护红线内有限人为活动包括哪些？我们系统回答的效果不好随后我们检查了知识库并做召回测试，发现输入这个问题只能召回部分内容。正确答案出自于下面这个文件及段落：《自然资源部生态环境部国家林业和草原局关于加强生态保护红线管理的通知（试行）》可以看出，上面这个问题要想回答好，需要结合上下文来回答，因为在答案的上一段提到了有限人为活动，和下面的答…- 8
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一篇大模型GraphRAG最新综述
AI 的“知识焦虑”很多时候，即使是最强大的 AI 模型，在面对复杂问题时也会显得力不从心？它们仿佛拥有惊人的记忆力，却无法真正理解知识背后的逻辑和关联。这就像一个学霸，背诵了无数知识点，却难以灵活运用。原因在于，传统的 AI 模型（例如大模型）处理信息的方式，通常是将数据视为孤立的个体。它们无法像人类一样，自然而然地捕捉到数据之间的关系，而这种关系正是理解知识的关键。为了解决这个问题，所以&nb…- 4
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阿里通义等提出Chronos：慢思考RAG技术助力新闻时间线总结
在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的研究者们提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CHRONOS，命名自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，引导模型在检索相关新闻的过程中进行慢思考，最终生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案…- 7
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RAG系统里的查询构建技术：解锁高效数据检索的密码
“ 随着大型语言模型（LLM）的应用不断拓展，检索增强生成（RAG）已成为一种成熟的落地技术。特别是txt2sql和ChatBI等产品的流行，使得查询构建技术的重要性日益突出。本文解析了查询构建的流程，并通过实例说明了，如何将自然语言问题转化为结构化查询，以提高信息检索的准确性和效率。这篇文章旨在普及相关知识，如果你希望落地类似的产品，希望能对你有所帮助。” 查询构建是啥？想象…- 5
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深度解读：高级 RAG 技术的进阶之路
前言：RAG 技术的现状与挑战最近阅读 Weaviate 发布的技术白皮书《Advanced RAG Techniques》，这份白皮书系统性地阐述了 RAG 技术的进阶优化方法，对于当前快速发展的 AI 应用领域具有重要的指导意义。作为一名 AI 从业者，希望通过这篇解读文章，为正在实践 RAG 技术的同行提供更加清晰和实用的技术指南。检索增强生成(RAG)技术的出现为大语言模型提供了一个关键的…- 6
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基于23ai新特性和开源框架实现GraphRAG
前言大语言模型的兴起极大提升了机器对自然语言的理解能力，相关AI应用也随之蓬勃发展。对于企业而言，构建企业级知识库尤为重要。企业在日常运营中积累了大量的内部文档，如何有效地利用这些文档，将其转化为可用知识，是一个长期存在的挑战。RAG（检索增强生成）技术的出现为这一问题提供了新的解决思路，使对海量文本的自动处理与理解成为可能，进而将文档活化为企业的私有知识库。然而，传统RAG技术在处理复杂知识关系…- 5
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Claude 3.5 +LlamaIndex+Milvus，六步教你搭建Agentic RAG
过去三年中， OpenAI 的 ChatGPT为代表的基础模型的出现显著加速了 LLM 应用的发展，但是如果只使用 LLM 依赖其“自有”知识来回答问题，往往会出现大模型幻觉，或者知识更新不及时等问题。基于这一背景，使用多个 LLM，每个 LLM 针对不同类型的问题进行优化的解决思路应运而生。但这也会出现一定的局限，那就是让整体系统变得复杂且难以扩展过去三年中， OpenAI 的 ChatGPT为…- 3
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选择合适自己的检索增强生成（RAG）技术：综合指南
在人工智能领域不断发展的进程中，检索增强生成（RAG）技术已成为提升大型语言模型（LLM）性能的关键力量。它通过整合外部知识源，有效弥补了 LLM 自身知识的局限性，在众多应用场景中展现出巨大潜力。今天我们一起聊一下如何选择合适的 RAG 技术(RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践)，希望对大家有帮助。一、RAG (Retrieval Augmented Generation)技术的…- 8
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Multi-Agentic RAG：探索智能问答系统的新边界（含代码）
点击“蓝字” 关注我们在人工智能领域，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，我们见证了问答系统能力的显著提升。然而，面对复杂、多步骤的问题，单一模型往往难以提供准确且高效的答案。为了应对这一挑战，多代理系统（Multi-Agentic Systems）应运而生，它通过分配和委托任务给专业化的模型，并将它们的输出像拼图一样组合起来，从而解决了这一难题。今天我们一起了解一下Multi-Agentic …- 9
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RAG 进阶：新一代大模型知识服务框架 KAG
KAG 是什么KAG（Knowledge Augmented Generation）是基于 OpenSPG 引擎和大型语言模型的逻辑推理问答框架，用于构建垂直领域知识库的逻辑推理问答解决方案。KAG 可以有效克服传统 RAG 向量相似度计算的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题。KAG 支持逻辑推理、多跳事实问答等，并且明显优于目前的 SOTA 方法。KAG 核心功能LLM…- 11
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推理模型专题 | Search-o1技术解读-智能RAG助力O1推理模型突破知识盲区
0. 引言清风明月本无价，近水远山皆有情。小伙伴们好，我是扔炮仗的小男孩。今天这篇小作文主要解读人大和清华联合提出的Search-o1框架。大型推理模型(LRMs，即O1类模型)凭借强大的逐步推理能力在复杂问题解决中展现出巨大潜力，但其受限于静态知识储备的局限性。Search-o1通过创新的agentic RAG机制和文档推理模块，使模型能够在推理过程中动态获取并整合外部知识。附此前O1类推理模型…- 5
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传统 RAG 和 Agentic RAG有什么不同？
引言前文：Search-o1技术解读-智能RAG助力O1推理模型突破知识盲区提到的智能RAG其实就是Agentic RAG，那么Agentic RAG与传统RAG有什么不同？今天这篇小作文简要介绍2者的差异。RAG 是一种结合信息检索与生成模型的技术，主要分为传统 RAG 和 Agentic RAG 两种形式。它们在设计、应用和能力上存在显著区别。传统 RAG1、基本概念： 传统 RAG 通过将文…- 6
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做 RAG ？这里推荐五大开源数据抓取工具
随着大型语言模型（LLMs）持续革新各行各业，它们在驱动检索增强生成（RAG）系统中的作用也获得了显著关注。RAG工作流程中的一个关键挑战是如何高效且准确地将多样化的数据源整合进LLMs，这一过程直接关系到系统的性能和可靠性。开发者和研究人员需要可靠的工具来无缝处理多样化的数据源，并优化LLM的表现。在本文中，我们将探讨五种卓越的开源工具，这些工具简化了数据抓取过程，并以其实用性和影响力脱颖而出。…- 7
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AI“捉妖记”：腾讯“朱雀”上线，我们离“真相”更近一步？
2025年1月17日，一则消息引发科技圈关注：腾讯正式推出了一款名为“朱雀”的AI生成内容鉴别工具。这并非是简单的技术升级，而是面对人工智能技术飞速发展，信息真实性遭遇严峻挑战时，一次主动的反击。当AI生成的图像、文字甚至视频可以轻易地以假乱真，我们该如何坚守“眼见为实”的底线？当“虚假”成为常态：AI内容井喷下的信任危机人工智能技术飞速进步，AI绘画、AI写作、AI视频等应用已进入寻…- 9
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MiniRAG来了！检索增强生成从未如此简单！
近年来，检索增强生成（RAG） 技术的快速发展正在重新定义语言模型如何高效利用外部知识。在问答、文档合成等众多应用中，RAG 展现了惊人的能力。然而，当前的主流 RAG 系统主要依赖大型语言模型（LLMs）来完成从知识检索到响应生成的全流程。这种强依赖虽然带来了出色的性能，但也引入了显著的计算开销和资源需求，对边缘设备、隐私敏感应用以及实时系统的部署构成了巨大挑战。随着对高效轻量化语言模…- 7
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3种RAG方法深度对比！知识图谱为何让微软GraphRAG脱颖而出？
引言：我使用了两个基于图的 RAG 工具——微软的 GraphRAG 和 Neo4j + LangChain，研究它们如何提升大语言模型（LLMs）生成答案的相关性。传统的 RAG 通常通过嵌入技术处理非结构化数据，而这些基于图的工具则利用结构化关系展示数据点之间的关联。首先，我探索了 GraphRAG，它结合 LLM 和图技术从非结构化文本中提取结构化信息。我主要关注了两个核心功能：全局搜索（G…- 3
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RAG一周出Demo，半年上不了线，怎么破？
前言很多熟悉RAG的产品经理和工程师会吐槽，“做RAG一周就可以出Demo，但真正做到能上生产环境的水平，半年时间都不够！”。这是现阶段RAG在产业落地的现实问题。RAG框架非常简单易懂，也有很多优化RAG全流程的方式和手段，风叔在此前的文章中也做过详细介绍，《Rag系统的发展历程，从朴素、高级到模块化》。但无论是企业内部使用，还是面向C端用户，大家最直接的感受是，RAG只能检索和回答相对浅显直观…- 8
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教歪果仁整活:PostgreSQL与Milvus谁是多语言RAG最优解
震惊！外国人刷爆小红书，中文网络梗却让他们"一脸懵"！最近，一个现象刷爆了社交平台：大批外国网友涌入小红书，掀起了一场跨文化交流热潮。从晒猫咪到分享日常，中外网友互动频繁，但一个有趣的"数字鸿"却浮出水面 —— 当国内网友发出"XSWL"时，老外们集体陷入了迷惑。你是否好奇：为什么"笑死我了"能让外国网友如此困惑？&q…- 7
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不要做RAG，CAG足以应对所有知识任务！
近年来，大语言模型（LLM）在基于知识的任务中取得了巨大进展，传统的检索增强生成（RAG）方法能够通过向大语言模型输入外部知识源，从而生成更好的答案，弥补了信息孤岛和信息时效性问题。不过，RAG 也有弊端，就是受到信息检索延迟和选择错误的限制。康奈尔大学提出来一种新的方法，缓存增强生成 （CAG）。康奈尔提出新方法 CAG基于以后 LLM 在上下文窗口的显著提升情况下，康奈尔大学提出了一种替代范式…- 8
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RAG 系统完全指南：从基础到高级实践
概述：随着 LLM 的迅速发展和广泛应用,如何让 AI 系统提供更准确、更可靠的信息成为一个关键挑战。检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术作为一种创新解决方案,正在改变 AI 应用的格局。本文将全面介绍 RAG 技术,从基础概念到高级实践深入理解和掌握这项重要技术。第一章 RAG 基础概念1.1 认识 RAGRAG 的核心思想是将信息检索与生成…- 5
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当 RAG 遇上 AI Agents: 7 种 Agentic RAG 系统架构
开篇引言在当今 AI 迅速发展的时代，智能助手已经成为我们日常工作和生活中不可或缺的伙伴。无论是 ChatGPT 这样的对话助手，还是企业级的智能客服系统，它们都展现出了令人惊叹的能力。这些AI助手能够准确理解问题、检索相关信息并生成恰当的回答，这背后都离不开一项核心技术：智能检索增强架构（Agentic RAG）。本文将带领读者深入了解这项革命性技术的七种核心架构，揭示 AI 助手是如何实现精准…- 5
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一款超级给力的网页内容获取工具，私有化部署，和RAG更搭配，Start 22K！
如果用过网页获取工具的同学应该就会发现，传统的工具在处理大规模数据和动态网页时性能不足，无法高效加载和提取 JavaScript 动态生成的内容，导致数据抓取速度慢且不完整。而以前我们也介绍过一个能够将网页内容转换成适合大型语言模型（LLMs）处理的格式的工具-Reader一条命令能够将网页内容转换成适合任何大模型处理的格式，AI时代的检索增强，Star 6.6K！但是Reader是个在线工具，提…- 6
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9种不同类型的检索增强生成 (RAG)
.01概述在人工智能的世界里，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架因其能够结合检索式与生成式模型的优势而备受瞩目。RAG 模型通过从外部数据源检索相关信息，并以此生成基于上下文的回答，不仅提升了生成内容的准确性，还让模型能够处理大量复杂的信息。RAG 的发展衍生出多个变体，每种变体针对不同领域的需求和挑战进行了优化。本文将详细解析九种 RAG 框架：标准 …- 3
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MiniRAG：一种轻量级检索增强生成方法
MiniRAG 是一个新型的高效轻量检索增强生成系统，旨在克服小型语言模型(SLM)在资源受限环境中性能不佳的问题。它通过两项创新技术：语义感知异构图索引和轻量级拓扑增强检索，实现了与LLMs相当的效果，但仅需后者25%的存储空间。此外，还提供了一个基准数据集以评估复杂查询场景下的系统表现，并已开源实现和数据集一、MiniRAG 实现原理MiniRAG系统通过以下两种机制解决在资源受限场…- 7
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