RAG的基本概念 RAG，全称为“Retrieval-Augmented Generation”，是近年来在人工智能领域脱颖而出的一种技术。它结合了信息检索和文本生成两种能力，旨在提升机器处理自然语言的综合能力。RAG的主要运作机制是通过从外部知识库中检索相关信息，再将这些信息用于生成更准确和上下文
很多公司从利用AI回答问题，进而使用AI进行预测，向使用生成式AI Agent转变。AI Agent的独特之处在于它们可以采取行动以实现特定目标，比如引导购物者找到合适的鞋子，帮助员工寻找合适的健康福利，或在护理人员交接班期间支持更顺畅的病人交接。 AI Agent 可以帮忙提高生产力、自动化流程和
Filtered Technologies通过分析在线论坛，发现了超过100个生成式AI的真实用例，这些用例揭示了技术在减轻工作负担、提高生产力和创新思维方面的实际应用。 《哈佛商业评论》发布了这100个具体用例，同时将这100个类别归纳为六个主要主题，这些主题能够立即让用户了解生成式人工智能的用途
秋山墨客 AI大模型应用实践 点个蓝字关注我们 在RAG应用（包括GraphRAG）中，领域知识的导入与索引是后续增强生成的基础。一个常见的问题是，当领域知识发生更新与变化时，如何用最简洁、快速、低成本的方式更新对应的向量或知识图谱索引？让我们来探讨这个问题。 01 需求
