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本文深入解析了从传统RAG技术向GraphRAG演进的技术路径，详细介绍了知识图谱和本体论如何革新AI问答系统，让AI不仅能检索信息，更能真正理解和推理复杂知识关系，为企业级AI应用提供更精准、更具洞察力的解决方案。知识图谱是现实世界知识的网络化表示，其中每个节点代表一个实体，每条边代表实体间的关系。图2：在线零售数据集的知识（子）图谱示例知识图谱将数据结构化为图形，而不是表格或孤立文档。这意味着
上下文工程关注"放什么"而非"怎么说"，是在有限上下文窗口中挑选、组织和压缩有价值信息的能力。它结合提示词、知识库资料、对话历史和用户偏好，动态构建最适合任务的上下文。在电商客服、教育助手等场景中，上下文工程能提供更个性化、准确的回答。随着大模型应用深入，上下文工程正成为比提示工程更核心的能力，是释放大模型潜力的关键。这段时间，经常和朋友聊到一个话题——。很多人会问：它和我们之前常说的“提示工程（
本文详细介绍了Qwen3-0.6B模型的微调教程，包括环境配置、数据集准备、LoRA微调实现及推理应用。通过PEFT技术实现低资源设备上的模型训练，使用8-bit量化降低显存需求，提供完整代码实现，适合初学者学习大模型微调技术。
本文详细介绍了RAG应用中选择合适embedding模型的重要性，探讨了不同类型的embeddings及其选择参数，包括context window、dimensionality等。文章强调，选择合适的embedding模型需考虑数据领域、文本长度、计算效率和成本等因素，并推荐使用MTEB等基准测试工具评估模型性能。正确选择embedding模型能显著提升RAG系统的检索准确性和整体性能，是构建高
我们学习了大语言模型的“大脑结构”——Transformer 架构 + 自注意力机制 + 多层神经网络。
上两期我们讲了从AI基础原理，到语言模型如何理解语言、生成语言的过程。如果说大语言模型像一个“能说会道”的大脑
AnythingLLM 是一款开箱即用的一体化 AI 应用，支持 RAG（检索增强生成）、AI 代理等功能。它无需编写代码或处理复杂的基础设施问题，适合快速搭建私有知识库和智能问答系统。
如果你一直在寻找一种简单易用的方式来为自己的网站或业务系统增添 AI 助手，那么 MaxKB 绝对是你的最佳选择。
大模型爆发期算法岗有多香？DeepSeek 等企业开 154 万年薪抢人，AI 岗位薪资涨 40%+
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统的开发。通过RAG技术和自然语言语义搜索，系统能够更准确地回答用户问题，提升用户体验。未来可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或复杂工作流。
在这个项目中使用 Gemma3 + Mistral OCR + RAG 创建了一个能够支持包含表格、发票、文本和图表的多模态 PDF 文档问答系统。看完这篇文章后，你会明白是什么让 Mistral OCR 和 Gemma 3 与众不同，Gemma 3 是如何训练的，以及我们如何利用 Gemma 3、Mistral-OCR 和 RAG 创建一个强大的多模态文档问答系统。首先看一下我们最终的问答系统演
如何将非结构化数据转化为可检索的向量索引如何通过检索技术让模型获取外部知识如何用提示工程整合上下文和问题驱动生成这套流程不仅适用于网页内容，还可以扩展到文档、数据库等多种数据源。如果你在搭建过程中遇到向量存储性能问题或提示模板优化需求，欢迎在评论区留言交流。
随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已成为企业提升客户服务效率的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI，并结合向量数据库Milvus，构建一个高效的智能问答系统。通过RAG（检索增强生成）技术，我们可以显著提升问答的准确性，并有效解决AI幻觉问题。
从本文开始，将开一个大坑，陆续介绍企业级文档问答系统构建的全流程，以及关键环节的优化手段。重点介绍算法流程。构建一个基础版的RAG是非常简单的，甚至使用扣子、Dify等平台，熟练的情况下都用不了5分钟，即使使用Langchain、LlamaIndex等框架，搭建完整流程，代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。
(手心出汗，开始语无伦次) 模型部署嘛，就是把训练好的模型文件放到服务器上，然后通过API接口暴露出去，让Java后端服务调用。然后Agent根据用户的请求，判断要调用哪个工具，把参数传过去，工具执行完把结果返回给Agent，Agent再把结果告诉用户。然后呢，还可以用消息队列，比如Kafka，把那些下单请求扔进去，慢慢处理，削峰填谷嘛！(咽了口唾沫) TCC就是Try-Confirm-Cance
跟CoT要解决的问题类似，本质上都是In-Context Learning，区别在于CoT是让LLM将求解步骤分开，不要一次输出所有结果，但对于一些复杂的数理问题，如果不知道要用什么理论、公式去解决，即使一步步求解也依然无法获得正确的答案，这就是Take a Step Back这篇论文提出的动机，它通过Prompt让LLM“退后一步”，不要直接尝试解决问题，而是思考解决这个问题更高层次、更抽象的问
Hello，大家好呀。用纯代码手搓了一个RAG本地知识问答系统，使用过程中发现：如果本地文档文档质量比较高的情况下，答案还是相当不错的一旦知识库文件质量本身不好，或者知识库文件过多，相似的知识被分散在了不同的块，回答就会出现偏差。
FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]：轻松实现RAG-智能问答系统（含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入）FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。它提供了一个简单易用的可视化界面，支持自动数据预处理和基于Flow模块的工作流编排。FastGPT支持创建RAG系统，提供自动化工作流程等功能，使得构建和使用RAG
本文提出HiRAG新型RAG方法，通过层次化知识索引(HiIndex)和检索(HiRetrieval)机制，解决传统RAG未能充分利用层次知识的问题。实验证明，HiRAG在多数据集和多跳问答任务中显著优于基线方法，为提升大模型在特定领域任务性能提供了新思路。
基于公开的技术报告、基准测试结果、在线反馈及用户使用情况，深入探讨各模型的特点、擅长领域及典型应用场景，为用户和开发者选择和应用合适的模型提供参考。
这篇文章探讨了如何在工业环境中利用大型语言模型（LLMs）进行问题回答，特别是针对客服场景提供上下文相关的响应预测。然而，为了在行业环境中针对特定客户查询提供精确和相关的信息，LLMs需要访问全面的知识库以避免产生幻觉。面对这个问题，RAG技术应运而生。然而，使用RAG开发实际应用中的问答框架仍面临几个挑战：1）数据可用性问题，2）生成内容质量的评估，3）昂贵的人工评估成本。文章提出了一个端到端的
LangChain是一个基于大语言模型（LLMs）构建应用的开源框架，它为开发者提供了一系列强大的工具和接口，使得创建由LLMs支持的应用程序变得更加简单高效。无论是聊天机器人还是图生文、文生图等复杂任务，LangChain都能轻松应对。这一框架通过提供统一的抽象层，让开发者可以将更多精力投入到业务逻辑上，而不是重复造轮子。此外，LangChain还具备通用性，通过API或网站即可与LLM进行交互
在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 凭借强大的生成能力，已成为内容创作、知识问答等领域的核心工具。
RAG可以让企业省钱省心省时间的让大模型具备基于企业内部知识进行回答的能力，并且回答的结果可解释，准确率高，值得信任。
【Kotaemon】作为一个新兴的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）UI项目，提供了一个强大的平台，让用户能够构建自己的文档问答系统。
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过RAG技术和自然语言语义搜索，可以显著提升企业文档问答的效率和准确性。未来，可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或集成更多AI模型。
文档分块策略是影响RAG系统性能的最重要因素，却最容易被忽视。本文将深入解析8大分块策略的优劣，从简单的固定分块到智能的Agentic分块，帮你避开AI落地的常见陷阱，打造真正智能的企业级应用。
揭秘多模态AI引擎的核心秘密！本文深度解析文本、图像、音频如何统一映射到向量空间，实现跨模态精准检索。详解预处理、嵌入、检索全流程，分享实战坑点与优化技巧。读完你将掌握构建智能应用的黄金法则，让数据真正“活”起来！
文章摘要： RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识检索与大模型生成，有效解决AI大模型的“知识过时”“专业不足”和“幻觉”问题。其核心流程分为三步：1）数据准备，构建高质量、结构化的知识库；2）信息检索，利用向量匹配精准定位相关材料；3）答案生成，通过优化提示工程确保回答基于检索内容。四大优化策略（知识源筛选、检索算法调优、提示工程改进、多轮对话设计）可进一步提升RAG的准确性与实用性，使其成
FastMCP是一个用于构建 MCP Server 的Python框架，它以简洁、高效的方式封装了 MCP协议的底层细节，使开发者能够专注于实现具体的工具逻辑。FastMCP的设计理念类似于 Web 开发中的FastAPI------通过装饰器和类型提示，用极少的代码定义 MCP Server的资源和工具接口。它提供了高度 Pythonic的开发体验，开发者只需编写业务函数，剩下的协议消息处理、参
摘要：RAG与智能体技术在大模型应用中各有特点。RAG通过检索外部数据单向增强模型输入，而智能体不仅能获取数据，还能通过工具与外部环境双向交互（如自主调用接口、下单等）。智能体功能更强大灵活，被称为"Agentic RAG"，而RAG实现更简单。两者存在交集，但智能体应用范围更广，代表了更先进的大模型应用方向。
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的AI技术，通过动态检索外部知识解决大模型幻觉问题。其核心流程包括检索相关文档、增强上下文理解、生成准确回答。文章详细解析了RAG系统构建方法：文档预处理与分块、向量化存储、检索优化技术（多路召回与动态重排）以及Prompt工程实践（结构化输入与输出控制）。特别探讨了如何结合知识图谱提升系统的结构化推理能力，并提供了相关代码实现。文末还附赠大模型学
RAG（检索增强生成）是一种让大模型结合专属资料库回答问题的技术，区别于普通大模型的通用回答，具有数据专属、回答精准、信息时效等优势。在企业客服、金融合规、知识管理等领域广泛应用，可节省70%-80%重复劳动。提升RAG效果需做好数据清洗、合理切分文档、优化Embedding模型，并保持知识库健康和设计专业Prompt。系统建设需关注数据质量、知识库维护和规则设计三个关键环节。
本文深入解析了从传统RAG向GraphRAG的技术演进路径，详细介绍了知识图谱和本体论如何革新AI问答系统。GraphRAG通过结构化知识网络解决了传统RAG的数据割裂和推理不足问题，使AI不仅能检索信息，更能理解复杂知识关系。文章系统阐述了GraphRAG的工作原理、构建方法、技术架构及企业级应用场景，为构建更精准、可解释、具有深度推理能力的AI系统提供了全面指南。
这套智能问答系统通过前台、AI服务和后台三大模块的紧密配合，实现了高效、精准的智能问答功能。通过向量化搜索与大语言模型的结合，该系统能够快速、准确地回答用户的问题，无论是常见问题、文档匹配问题还是开放性问题，都能提供满意的解答。对于企业来说，这样的智能问答系统不仅能够提升客户服务的效率，还能极大提高企业内部的知识管理与流通速度，推动业务的数字化转型。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是一个支持多种格式文件和数据库的本地知识库问答系统，可离线安装。简单上传本地文件，即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式:PDF(pdf)，Word(docx)，PPT(pptx)，XLS(xlsx)，Markdown(md)，电子邮件(eml)，TXT(txt)，图片(jpg，jpeg
官方链接：Qwen1.5 版本年前开源了包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B 在内的六种大小的基础和聊天模型，同时，也开源了量化模型。不仅提供了 Int4 和 Int8 的 GPTQ 模型，还有 AWQ 模型，以及 GGUF 量化模型。为了提升开发者体验，Qwen1.5 的代码合并到 Hugging Face Transformers 中，开发者现在可以直接使用 transfo
MaxKB全称是Max Knowledge brain，是一款强大的AI助手，功能支持RAG检索增强、工作流编排、MCP工具调用能力。并且它支持对接各种主流大模型，主要应用于智能客服、企业内部知识库问答等场景。MaxKB底层使用的是Embedding模型和LLM模型都是开源免费，可能很多小伙伴并不知道这两款模型是做什么用的，给大家简略介绍一下：Embedding模型：Embedding 模型的主要
是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。您的任何格式的本地文件都可以往里扔，即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式:，更多格式，敬请期待…特点架构。
结合语义检索与大语言模型技术，实现基于私有知识库的智能问答解决方案。采用两阶段处理架构，可快速定位相关文档并生成精准回答。
文章详细介绍RAG（检索增强生成）的核心思想、工作流程及优势，解析三种主流RAG工具的区别与选型：LlamaIndex作为功能强大的开发框架，提供高度定制化能力；GraphRAG利用知识图谱增强复杂问题处理；RAGFlow则是开箱即用的平台，特别适合处理复杂文档。针对不同需求人群提供了学习路径和技术选型建议，帮助开发者根据自身需求选择合适的RAG解决方案。
本文深入比较了向量数据库、图数据库和知识图谱在企业级RAG应用中的表现。研究表明，知识图谱凭借其语义理解能力、跨源数据综合能力和结构关系编码，在准确性上达到86.31%，显著优于其他两种技术。尽管知识图谱实施成本较高，但其为企业级智能问答系统提供了最可靠的技术基础，成为连接AI与企业知识的核心桥梁。
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