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企业RAG系统为何失败：谷歌研究提出”充足上下文”解决方案
点击“数字共生” 立即关注我们 本文使用 ClinePRO 自动翻译。 原文作者：Ben Dickson 原文链接： https://venturebeat.com/ai/why-enterprise-rag-systems-fail-google-study-introduces-sufficient-context-solution/谷歌研究人员最新研究提出"充足上下文"框…- 6
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RAG 的饼，好像吃不下了。。。。
两年的RAG折腾，换来了啥？一堆空壳PPT？ 两年前，RAG被吹得天花乱坠，像个救世主，号称能让企业知识库从死板文档堆变成会思考的“智能大脑”。技术大会上，各大厂商们甩出“向量数据库”“语义检索”的光环，信誓旦旦说RAG能精准挖出答案，还能像专家一样分析、推理、洞察。 至今，回过头来看，站在这堆被炒烂的概念前，只想问一句：你们搞的RAG，到底落地了没有？客户点过头没有？还是说，企业掏了真金白银…- 0
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太好用了！Roo终于出了一个我迫切想要的功能：Codebase Indexing
大型项目搜索代码终于有救了！ Roo Code新推出的 Codebase Indexing 功能，通过 AI 语义理解技术，用自然语言搜索代码，彻底解决大型项目中"找代码"的痛点。 在大型项目中，很难记住所有函数名、变量名的确切拼写。 比如，你想找用户认证相关代码，但记不清是叫 getUserAuth、fetchAuthInfo 还是 authenticateUser。 传统搜…- 16
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Mem0智能记忆引擎：解决AI长期记忆难题
简介 Mem0（“mem zero”）通过智能存储层增强了AI助手和代理，实现了个性化的AI交互。它记住用户偏好，适应个人需求，并随着时间的推移不断学习——非常适合客户支持聊天机器人、人工智能助手和自主系统。 系统部署 基础环境准备 pip快速安装： pip install mem0ai 核心配置 记忆层级配置 Mem0采用三级记忆架构，开发者可通过权重参数调整记忆策略： from mem0 im…- 11
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深度解读AI逐步思考过程，是如何从认知模拟到智能升级！
在人工智能发展的历史长河中，机器从早期的规则匹配、统计建模，逐步演进到大模型时代的语义理解与生成。 然而，面对需要多步推理、知识整合或逻辑拆解的复杂任务如数学证明、医疗诊断、战略决策，传统AI往往呈现出“跳跃式结论”的局限性——知其然而不知其所以然。 此时，Chain of Thought（CoT，思维链）这一革命性技术应运而生，它通过模拟人类解决问题时的“逐步思考”过程，让机器学会将复杂问题分解…- 6
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赢得企业RAG挑战赛的秘诀 —— 冠军方案剖析与感悟
RAG 的魔力在于细节 The magic of RAG lies in the detailsIlya Rice 前不久看到一篇技术博客，是名为 Ilya Rice 的工程师所著（OS：想念另一位Ilya大佬的第N天），文中记录了作者在一次RAG挑战赛中，尝试过的有效方法，及踩过的坑。最终获得比赛第一名后，吐露真言，有感而发地说出了做好RAG的秘诀：「细节」作者虽不是中土人士，但行文洒脱，读后酣…- 58
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得「上下文」者得用户
封面图 By 即梦 自大语言模型出现以来，所有的从业者本质上都在解决两个问题： 1. 提升模型的智能水平 2. 为模型提供上下文 场景创新、工程优化本质上都是在解决如何更优雅的给模型提供“上下文”的问题。 • Prompt Engineering 是上下文，“工程”的那部分就是背景信息表达的优化； • RAG 是上下文，把检索自你私有知识库的文本片段用来Augmentation问题； • De…- 8
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ragflow v0.19.0震撼发布！跨语言搜索、全新Agent代码组件、图像直显功能全面升级！
随着AI技术和知识管理的快速发展，Ragflow作为开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程管理平台，再次迎来强劲升级——v0.19.0版本！本次更新覆盖了跨语言搜索、多语言环境适配、全新Agent组件、图像显示方式革新、集成领先AI模型等重磅功能，同时修复了大量细节问题，提升了开发者和用户体验的方方面面。本文将从核心新特性、功能优化、社区贡献、应用场景切…- 12
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如何利用已有问答数据对构建RAG
今天在群里看到小伙伴在讨论这个问题，这个问题自己在以往落地时也遇到类似这种QA对形式的知识库，另外也隐约感觉这问题出现频率还不少，下面我们延续这个话问题，稍微总结下如何利用已有问答数据对构建RAG。 问答数据的特殊性 首先我们想一下问答数据的特殊性有哪些？与普通文档不同，问答数据有其独特的结构和价值。每组问答都包含一个问题和对应的答案，形成了一个完整的信息单元。这种结构化的特点，使得问答数据在构建…- 12
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Cursor 内置三大文档工具，为AI 编程注入精准上下文
在之前文章我们曾介绍，由于大模型自身原因，不可能掌握最新的框架和库，因此在编程中经常会出现陈旧、过时的接口或者生造一个不存在的接口导致代码生成不正确。因此，有效利用各类文档资源，为 AI 提供高质量、实时的上下文，是克服这一挑战、充分发挥其潜能的关键。 为此我们介绍了 context7 这样的工具。 MCP Server！" data-itemshowtype="0"…- 8
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别再迷信RAG了，尤其在构建自主编程这件事上
别再迷信RAG了，尤其在构建自主编程这件事上 在大型语言模型（LLM）应用的初期，RAG（检索增强生成）就像一根救命稻草。那时，大模型的上下文窗口还没那么大，RAG帮我们模拟了记忆。我甚至也曾是RAG的早期拥趸，构建过流行的开源RAG系统，还帮那些高速增长的AI公司优化过它们的检索系统。 但现在，我得说，尤其在构建能像资深工程师那样自主编程的智能体这件事上，你应该离RAG远一点。 为什么？因为…- 6
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LongRefiner：解决长文档检索增强生成的新思路
大语言模型与RAG的应用越来越广泛，但在处理长文档时仍面临不少挑战。今天我们来聊聊一个解决这类问题的新方法——LongRefiner。 背景问题：长文档处理的两大难题 使用检索增强型生成（RAG）系统处理长文档时，主要有两个痛点： 信息杂乱：长文档中往往包含大量与用户问题无关的内容，就像大海捞针，模型很难准确找到真正有用的信息。 计算成本高：处理完整长文档会大大增加输入长度，导致计算资源消耗增加，…- 3
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深度解析 ChatGPT 记忆功能：个性化背后的“黑箱”与掌控之争
记忆功能是什么？ 简单来说，ChatGPT 的记忆功能就是让 ChatGPT 能够“记住”你过去和它交流的内容，并且把这些记忆运用到未来的对话中，让它给你的回复更个性化、更符合你的偏好。 在以前，ChatGPT 每次对话都是独立的，就像每次都遇到一个新的 AI 一样，它不会记住你之前和它聊过什么。但现在，如果你是付费用户并开启了这个功能，ChatGPT 就能“学习”你的习惯、兴趣和偏好，并把这些信…- 9
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MALADE：基于大模型Agent智能体与RAG技术进行药物警戒的不良事件AE识别
MALADE: Orchestration of LLM-powered Agents with RAG for Pharmacovigilance摘要 在大型语言模型（LLMs）的时代，鉴于它们卓越的文本理解和生成能力，开发基于LLMs的新方法用于可信医学知识的综合、提取和总结是前所未有的机遇。本文关注药物警戒（PhV）问题，其重要性和挑战在于从多样化的文本资源（如医学文献、临床笔记和药品标签）…- 20
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国内60%AI应用背后的搜索公司，怎么看AI幻觉问题？｜AI幻觉捕手
记者｜肖潇 编辑｜王俊 所谓“AI幻觉”——AI一本正经地胡说八道，已成为行业热词。它常被归因为大模型生成机制的天然缺陷、训练数据的有限，但在一系列技术解释之外，一个环节鲜少被讨论：搜索。 联网搜索如今几乎是每个AI通用聊天产品的标配，它承担着为AI补充“最新知识”的任务。如果把AI联网回答的过程比喻为做菜，大模型是厨师，搜索引擎就是食材供应商。一道菜的风味如何，厨师水平固然重要，但食材同样关键…- 3
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RAG创始人关于RAG Agent的10个思考(下)
继续上一篇，将后5个思考也做一个分享。 6.工程师在“无聊”的事情上花费大量时间： 工程师本应专注于构建流程、提升精度、扩展应用等创造业务价值的工作，但现实中却常常耗费时间在数据分块 (chunking) 策略、文本清洗、构建连接器、配置向量数据库、调整提示、管理基础设施等相对基础且耗时的工作上。应设法将这些工作自动化或平台化。 实践分享 有很多已存在的框架和工具可以帮助我们自动化这些工作。比如，…- 2
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本地私有化RAG知识库搭建心得总结
【项目背景】 2025年2月，国内AI领域迎来现象级事件-DeepSeek突然全网爆红。引发指数级用户增长。面对激增的访问压力，平台服务器多次出现服务中断，"请求失败"的提示界面成为用户高频讨论话题，由此掀起了一场自建AI私有部署的热潮。 历经2个多月的入坑体验，针对Deepseek从小白到环境搭建；RAG（企业与个人）知识库从理论到技术落地；知识应用转化的过程中总结经验。 【…- 9
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避坑！一不留神你的RAG系统中的向量数据库每年就要烧掉几十万RMB！
几天前，我和一位前同事聊天，他们团队负责管理包含十亿条向量数据的向量数据库。为了不至于将磁盘撑爆，他们使用了 HNSW 索引、748 维的嵌入模型。但是老板已经快干不下去了，因为每年的云服务器费用还是高达几万美金！问题并不在于他们选错了嵌入模型，甚至也不是选错了向量数据库。原因很简单：他们的向量太大了。为什么十亿个嵌入向量会花这么多钱以 768 维为例，每个 float32 向量是 76…- 9
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大模型应用测评的关键知识点
目前，越来越多的企业已经部署了私有化大模型，并采用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术为大模型外挂专属知识库，让模型能够实时检索到企业的私域知识，从而给出更准确可靠的回答。不过，搭建 RAG 工程化应用绝非一蹴而就的事情，这是一个持续迭代的过程，需要不断优化 RAG 的效果，以更好地满足企业实际的业务需求。为了衡量 RAG 的效果，我们需要对其进…- 7
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【RAG】给传统企业搞AI转型，RAG项目最难啃的骨头是啥？
我是波哥，专注于大模型/推荐系统，持续分享AI算法岗面试岗知识干货、实战项目、面试经验。 【大模型/搜广推一对一个性化项目辅导】、【大模型14周实战秋招冲刺营】详情了解可+v：Burger_AI 最近有朋友接了个活儿，帮一家挺传统的企业搞AI转型。老板雄心勃勃，点名第一个项目就要上RAG（检索增强生成），说是要盘活他们几十年积累下来的海量数据，打造个智能知识库、智能客服啥的。听着挺简单的是吧？但实…- 7
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智能体本地知识库怎么用？我总结了5个靠谱行业案例
最近不少朋友在用搭建智能体，都问我一个问题：“有没有什么典型的行业案例？我想看看别人都怎么用‘本地知识库’搞事情的。”今天给你总结一下我近期看到的 5 个非常实用的本地知识库 + 智能体应用场景，也许能给你点启发。小白视角理解知识库打个比方：想象你请了一个非常聪明的实习生（这个实习生就是 ChatGPT 或其他大模型），他什么都懂，但就是不太懂你公司的具体情况。比如你问他：“我们公司退换…- 5
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数据工程：RAG系统的基石
前言检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统通过结合外部知识源与大型语言模型（LLM）的生成能力，旨在提供更准确、更具上下文感知能力的回答。我们在之前的“Agentic RAG”文章中详细介绍了RAG从Naive RAG到Agentic RAG的发展过程。一个优秀的RAG系统必定是个复杂的系统，这涉及到诸多层面的因素考量，宏观层面，从索引、检索、到…- 2
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RAG技术的三大范式和技术演进
前面的文章中，为大家介绍过大模型领域的核心技术：RAG(Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成。大模型的技术原理是不断预测下一个Token，且每一个已经生成的Token都会影响下一个Token的生成。简单来说，大模型就是一个概率预测机器，同样的Prompt会产生不同的答案，这就是所谓的信息幻觉问题。换个容易理解的说法，针对同一个或同一组Prompt，大模型的…- 4
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漫画：“向量数据库 + RAG”到底是什么？看完秒懂！
嘿，朋友们！是不是经常听到“向量数据库”、“RAG”这些高大上的词？感觉像是AI界的“黑话”，听得云里雾里？? 大模型（LLM）那么聪明，为什么有时候还是会“一本正经地胡说八道”？今天，我们用轻松幽默的漫画，带你三分钟看懂“向量数据库 + RAG”这对黄金组合，是如何给大模型装上“最强大脑”和“企业知识U盘”的！准备好了吗？发车！?所以，朋友们看明白了吗？“向量数据库 + RAG”就像是：向量数据…- 6
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