主題選讀

#RAG

關於 RAG 的最新消息、技術解析與應用觀察。

7篇文章

主題文章

由新到舊，第 1 / 1 頁

工具與應用10 月 7 日1 分鐘

Google DeepMind 推出開源多模態嵌入模型 EmbeddingGemma 2，支援文字、程式碼、圖片、影片與音訊檢索。本文整理技術架構、參數量設計、Matryoshka 維度截斷機制以及 Unsloth 與 LiteRT 端側部署實作方式。

工具與應用10 月 2 日1 分鐘

Perplexity 與 turbopuffer 合作發布 pplx-embed-v2-context-9b-preview 預覽版模型，透過上下文壓縮蒸餾技術，解決傳統檢索只鎖定單一答案段落的問題。模型支援 1024 與 2048 維度，具備原生 INT8 量化能力，能在大幅縮減向量儲存 …

工具與應用6 月 16 日2 分鐘

想要在本地構建 RAG 系統，卻總被龐大的向量記憶體與檢索延遲勸退？本文深入解析基於 Google TurboQuant 演算法的開源向量庫 turbovec。它能將 31GB 向量極致壓縮至 4GB，無須訓練即可即時寫入，更在 ARM 架構下展現超越 FAISS 的檢索速度。一探這款解決 …

工具與應用4 月 9 日1 分鐘

覺得整合自家資料到 AI 應用很麻煩？Cloudflare AutoRAG 提供全自動的 RAG 解決方案，讓你輕鬆克服複雜性，專注打造更聰明的應用。

深度報導7 月 30 日1 分鐘

本文介紹了幾個優秀的中文優化嵌入式AI大模型，包括BGE系列和E5系列。這些模型都支持中文處理，並提供免費商用授權，適合各類應用場景。我們將詳細分析每個模型的特點、參數和應用價值。

深度報導7 月 15 日1 分鐘

GraphRAG 是一種先進的結構化檢索增強生成（RAG）方法，利用知識圖譜提升大型語言模型（LLM）的推理能力和答案準確性，特別適用於企業內部的專有數據查詢。

深度報導6 月 12 日1 分鐘

隨著大型語言模型（LLMs）和生成式AI趨勢的崛起，將生成式AI解決方案整合到企業中可以極大地提升工作效率。如果您是生成式AI的新手，大量的術語可能會讓人望而生畏。本文將解釋生成式AI的基本術語，並指導您如何通過RAG即服務為企業定制AI解決方案。