基于悦数图数据库打造的 Graph RAG 产品——悦数 RAG，已全面接入国产大模型顶流 DeepSeek。这一合作不仅标志着技术的深度融合，更意味着企业在复杂推理任务上的成本将大幅降低，效率显著提升。拥抱 DeepSeek：技术升级与成本优化悦数 ...

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微软也于去年 7 月 2 日开源了 Graph RAG 研究项目，让这一概念真正被大众广泛关注。但究其概念提出时间，悦数早于微软。把图库与向量结合的这个团队，起初只有一个人。开发 Graph RAG ...

在人工智能领域，数据访问与利用一直是推动技术进步的关键要素。谷歌近期宣布推出Vertex ...

向量数据库领域近年来风起云涌，成为技术界关注的焦点。高效检索高维向量数据对于大型模型的训练和推理至关重要，特别是在2023年大模型技术迅猛发展后，向量检索作为检索增强生成（RAG）技术的关键组成部分，更是被推到了数据库技术的风口浪尖。

RAGFoundry很高的灵活性和扩展性，支持设计和实验各种RAG用例，这包括数据选择、聚合、过滤、检索、文本处理、文档排名、少样本生成、提示设计、微调、推理和模型评估等。

在数据库技术的浩瀚星空中，向量数据库近年来犹如一颗迅速崛起的新星，以其高效检索高维向量数据的能力，为大模型的 ...

RAG- 检索增强生成技术已经可以看作是大语言模型应用的核心技术之一，怎么理解 RAG 这项技术的价值和局限性呢？这篇文章里，作者做了梳理和总结 ...

金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 如果想让AI大模型在作答的时候，能够做到既准确又丰富，还能观点鲜明有态度，该怎么办？ 或许，给它一个RAG（检索增强生成）就够了。 例如我们问这样一个问题： 苹果、三星和华为三家手机，谁在国内的市场未来发展前景最好？ 现在的AI在回答的时候，就会非常有态度： 它直接是给出了一个非常明确的答案，还给了总结—— 华为的市场未来发展前景最好。 并且在作 ...

在这篇文章中，我们将深入探讨如何通过高级查询转换技巧，优化大型语言模型的理解能力，从而更准确地把握用户的意图。 在《RAG 实战篇：构建 ...