RAG]或检索增强生成是一种技术，它使LLM能够访问知识库中的相关文档。它允许 LLM 根据访问的文档生成准确的响应。首先，搜索知识库以查找响应用户查询的信息。然后，将最合适的搜索结果作为上下文添加到提示中，并添加一条指令，例如：“仅使用以下段落中的信息来回答以下问题”。如果您使用的 LLM 模型未针对指令进行调整，则需要添加示例来演示预期输入和预期输出的外观。包含指令、搜索结果和输出格式的提示文

定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。

日常工作中，你是否经常遇到以下问题？：产品文档、技术资料等关键信息存储于不同位置，导致检索耗时且效率低下。：新员工入职培训需反复讲解基础内容，增加了时间成本与人力投入。：客户咨询问题高度重复，但依赖人工响应，难以实现规模化处理。：企业内部知识资产缺乏系统化沉淀与复用机制，导致经验流失。：参考资料缺乏统一管理与智能化检索方案，传统文档管理系统仅支持基于目录或关键词的简单搜索，无法满足精准需求今天要介

是一种结合了检索和生成的混合式深度学习模型，常用于处理复杂的自然语言处理任务。RAG模型通过将外部知识库中的信息与生成模型结合在一起，可以提供更准确和上下文相关的答案。检索模块：负责从预先建立的知识库中检索与输入问题最相关的文档或信息片段。这通常通过向量检索技术实现，向量检索能够支持语义匹配，而不仅仅是关键词匹配，从而提高了检索的准确性。生成模块：接收检索到的内容并生成最终的自然语言响应。这个模块

摘要：本文对比了RAGFlow和Dify知识库系统的关键差异，重点介绍了RAGFlow在复杂文档解析、智能索引生成、知识图谱构建、多路召回策略和元数据管理等方面的技术优势。针对实际开发需求，文章详细讲解了如何将Dify工作流平台与RAGFlow知识库进行集成配置，包括API连接、知识库ID获取等关键步骤。最后提供了AI大模型学习资源，涵盖从系统设计到行业落地的完整学习路径。（149字）

2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。2024-09-09 在 Agent 中加入医疗问诊模板。2024-08-22 支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02 支持 GraphRAG 启发于graphrag和思维导图。2024-07-23 支持解析音频文件。2024-07-08 支持 Agentic RAG: 基于Graph的工作流。

既符合预期，又差点意思另外这个赛道貌似好像还没看到钉钉的声音，只不过前些日子使用过钉钉的KAG架构，基于知识图谱的文档解析AI知识库系统，相信钉钉最近也会发声。然后，为什么差点意思呢，原因可能在我创业失败的AI+管理的系统AI知识库稍微衍生一下其实就变成了AI Agent，知识库与Agent之间仅一步之差，以CEO数字分身为例：好的企业管理Agent，第一步是客观的展示公司信息，其中公司知识库仅仅

多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 [GPT-3]，[GPT-4] 和 [Med-PaLM 2]，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的前景，如医疗问答 (QA) 、对话系统和文本生成。此外，随着电子健康记录 (EHRs)

导语在数字时代，数据已成为新的石油，而大数据模型则成为了驱动这一时代变革的关键引擎。那么，什么是大模型？简而言之，大模型是指利用海量数据，通过先进的算法和技术，训练得到的具有强大预测和决策能力的模型。这些模型在诸多领域都展现出了惊人的应用潜力，如自然语言处理、图像识别、金融风控、智能推荐等。01大模型概述1.什么是大模型AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网

Coze开源项目包含CozeStudio（可视化AI工作流构建平台）和CozeLoop（智能体调试管理工具），采用Apache2.0协议，支持商业使用。本地部署教程：1）系统需2C4G配置；2）下载源码后修改模型配置文件（需设置API Key和模型ID）；3）通过Docker启动服务；4）访问localhost:8888使用。部署过程需注意文件换行符兼容问题，首次启动需等待镜像构建。项目为AI开发