总结了 13 个 顶级 RAG 技术
AI 能否大规模生成真正相关的答案?我们如何确保它理解复杂的多轮对话?我们如何防止它轻率地吐出错误的事实?这些都是现代 AI 系统面临的挑战,尤其是使用 RAG 构建的系统。RAG 将文档检索的强大功能与语言生成的流畅性相结合,使系统能够基于上下文感知、基于事
AI 能否大规模生成真正相关的答案?我们如何确保它理解复杂的多轮对话?我们如何防止它轻率地吐出错误的事实?这些都是现代 AI 系统面临的挑战,尤其是使用 RAG 构建的系统。RAG 将文档检索的强大功能与语言生成的流畅性相结合,使系统能够基于上下文感知、基于事
在企业数字化转型的浪潮中,知识管理已成为决定组织效能与创新能力的核心要素。然而,传统知识管理模式正面临严峻挑战:静态知识库更新滞后于业务发展,实时业务数据与历史知识割裂存储,员工在决策时往往陷入 “要么依赖过期信息,要么在海量数据中迷失” 的困境。在此背景下,