什么是GraphRAG?从传统RAG到GraphRAG技术全景解析
随着企业对“可控、可解释、可扩展”的 AI 能力需求日益增强,GraphRAG 正在成为下一代 RAG 系统的关键演进方向。本文深度解析其技术演化路径与应用价值,揭示图谱增强生成在智能问答、企业知识管理等场景中的突破性意义。
rag llm 全景 graphrag graphrag技术 2025-10-28 16:13 2
随着企业对“可控、可解释、可扩展”的 AI 能力需求日益增强,GraphRAG 正在成为下一代 RAG 系统的关键演进方向。本文深度解析其技术演化路径与应用价值,揭示图谱增强生成在智能问答、企业知识管理等场景中的突破性意义。
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自从理查德·萨顿(Richard Sutton)以一篇《经验的时代》(The Age of Experience)批评大型语言模型(LLM)缺乏真正的持续学习和元学习能力以来,整个LLM界最近频繁开始了对这一天花板集体突围。
10月27日蔡磊用仅剩能动的眼球敲击着键盘,处理当天最后几封邮件,起身需要三个人搀扶,喝水要靠针管一毫升一毫升地注入,一口痰就可能让他窒息这是渐冻症晚期患者的日常。
大家好,我是晓峰,目前在银行的风险管理部工作,主要负责信用评分模型和数据分析。
大家好,我是天宇,一个独立开发者。我靠写代码吃饭,平时喜欢折腾新技术。过去一年,AI大模型像海啸一样席卷而来,我当然第一时间冲进去了——调API、做小应用、折腾Prompt。ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言……都被我玩了个遍。
2025 年 AI 应用进入规模化落地爆发期,大模型交互、RAG 知识库集成、多模态数据处理等场景的普及,使得数据泄露风险呈指数级上升 —— 提示词注入攻击可绕过安全校验窃取核心数据,生成式 AI 输出易泄露训练中的身份证号、银行卡等敏感信息,RAG 知识库越
确实让它在快速试点和中小团队落地上具有优势。这些特点是它的差异化,
你是不是也遇到过:内容做了,平台不给流量,用户不买单?这篇文章告诉你,产品人如何用GEO优化策略破解传统平台的流量与变现瓶颈,真正让内容“被看见、被理解、被转化”。
2025 中国开发者日将于 11 月 14 日在苏州国际博览中心 G 馆举行。NVIDIA 深度学习培训中心(DLI)面向全体参会者,提供前沿技术领域的 AI 应用开发实战培训和 NVIDIA 认证现场考试。AI 实战培训为每位学员配置云端实验环境,边学边练,
当下,没有比人工智能更火爆的了!在风口之下,黑马AI大模型开发(Python)学科的就业不断创新高,近期,黑马杭州首期班近日迎来毕业,毕业当日班级就业率高达80%,一线城市就业均薪19843元,最高薪资达30000元。高薪就业,已然成为他们的“标配”!
向量数据库 Chroma 创始人兼 CEO Jeff Huber 在播客与访谈中抛出「RAG 已死,上下文工程当立」的表述,主张以上下文工程框架取代对「RAG」这一术语的狭义依赖。
这个故事揭示了一个残酷的真相:在AI落地的战场上,选择RAG还是微调,更多是战术路径;而你所拥有的数据质量,才是决定项目成败的战略资产。今天,我们就抛开技术黑话,聊透这个核心问题:对于RAG和微调,究竟什么才是“高质量”的数据?
苹果公司近日正式公布三项聚焦软件研发领域的AI研究成果——“智能体RAG框架”“SWE-Gym”训练环境及“ADE-QVAET”AI模型。这三项技术均瞄准传统软件测试与开发流程中的核心痛点,通过AI赋能实现自动化升级,不仅为苹果自身软件生态优化注入新动力,更有
为什么说RAG已经“过时”?不是它没用,而是它不够“成事”。本文试图打破“AI=知识调用”的惯性认知,从Multi-Agent架构的任务链逻辑出发,重新定义AI系统的组织能力与交付价值。
在现实世界的应用中,MLLM 需要访问外部知识源,并对动态变化的现实世界信息进行实时响应,从而解决信息检索和知识密集型的用户查询。当前的一些方法,比如检索增强生成(RAG)、search agent 以及配备搜索功能的多模态大模型,往往存在流程僵化、搜索调用过
搜索 模态 rag agent searchagent 2025-10-17 10:46 5
科技媒体 Appleinsider 昨日(10 月 16 日)发布博文,报道称苹果公司公布了 3 项 AI AI 研究成果,深入探讨了如何运用人工智能(AI)与大语言模型(LLM)提升软件开发与测试的效率。
最近,小红书举办的科技话题Ask Me Anything(AMA)活动吸引了众多国内AI圈的顶尖人物参与。本文将摘录这些大佬们在活动中分享的部分观点,涵盖从学术研究到AGI(通用人工智能)的多个方面,帮助读者快速了解当前AI领域的最新动态和专家们的看法。
这项由上海交通大学彭维涵、石雨灵、王宇航、张欣云、沈备军和顾晓东(通讯作者)团队完成的开创性研究发表于2025年9月,论文编号为arXiv:2509.14635v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
在大模型时代,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)已成为提升模型知识深度与事实准确性的关键方案。 它不仅让模型“少胡说八道”,还能真正做到“有据可依”。 本文将带你系统梳理 RAG 的核心逻辑、优化策略与评估方法
在AI应用的热潮中,“企业知识库问答”“智能客服”“内部文档检索”等落地场景几乎都指向同一种技术路径:RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成,它通过引入外部知识库(如文档库、数据库等),增强生成模型的回答准确性与相关