【AI驅(qū)動】 ?? 引言 在 2025 年的 AI 招聘賽道里，“48 小時內(nèi)把相似題推薦準(zhǔn)確率提升 10%” 聽起來像 KPI 天方夜譚，卻真實發(fā)生在 ADP 的面試系統(tǒng)里。 本文用一線實戰(zhàn)筆記，帶你拆解如何用 RAG（Retrieval-Augment...

【AI驅(qū)動】 ?? 引言 在企業(yè)培訓(xùn)場景里，學(xué)員的提問往往千變?nèi)f化： “這門課的實驗環(huán)境怎么登陸？” “Lab3 的評分細(xì)則是什么？” 傳統(tǒng) FAQ 頁面更新慢、命中率低；而通用大模型又容易“幻覺”出本不存在的課程章節(jié)。 RAG（Retri...

【AI驅(qū)動】 在當(dāng)今快節(jié)奏的互聯(lián)網(wǎng)時代，“天下武功，唯快不破” 這一法則在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域體現(xiàn)得淋漓盡致。尤其是對于“副業(yè)撮合平臺”這類旨在連接自由職業(yè)者與需求方的初創(chuàng)項目，快速驗證市場（MVP）、搶占早期用戶心智至關(guān)重要。然而，一個巨大的矛盾擺在面前：平臺上線...

【AI驅(qū)動】 在AI 推理（Reasoning AI）和智能客服快速演進(jìn)的時代，結(jié)合RAG（Retriever?Augmented Generation）、向量檢索、動作調(diào)用與多輪推理技術(shù)，已成為構(gòu)建高可用個性化客服平臺的核心路徑。本文深度剖析AI Ag...

【學(xué)習(xí)各類API】 文章詳細(xì)剖析了包括簡單 RAG、語義切分、上下文增強(qiáng)檢索等在內(nèi)的 18 種 RAG 技術(shù)，分析了它們的核心理念、優(yōu)缺點(diǎn)。實驗表明，Adaptive RAG 通過動態(tài)調(diào)整策略，在檢索精度、響應(yīng)效率等方面表現(xiàn)出色，成為最優(yōu)選擇。

【AI驅(qū)動】 RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）是一種結(jié)合數(shù)據(jù)工程、信息抽取和文本生成的技術(shù)范式，Spring AI Alibaba 是阿里巴巴開源的 AI 應(yīng)用開發(fā)框架，基于 Spring AI 構(gòu)建并提供了更高層面的抽象，幫助開發(fā)者快速構(gòu)建 AI 應(yīng)用。RAG 的四大核心步驟包括文檔切割與智能檔案庫的建立、向量編碼與語義地圖的構(gòu)建、相似檢索與智能資料獵人應(yīng)答觸發(fā)流程、生成增強(qiáng)與專業(yè)報告撰寫應(yīng)答。

【AI驅(qū)動】 RAG 2.0技術(shù)在多模態(tài)支持、復(fù)雜推理、檢索質(zhì)量等方面取得突破，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如多模態(tài)數(shù)據(jù)處理不足、檢索精度低、生成幻覺、計算資源消耗大等。其關(guān)鍵技術(shù)包括混合搜索、DPR、重排序模型、多模態(tài)RAG、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。RAG從1.0到2.0的架構(gòu)升級顯著提升了性能，未來Agentic RAG等方向?qū)⑼苿悠溥M(jìn)一步發(fā)展。

【日積月累】 RAGAS為評估RAG系統(tǒng)提供了一個結(jié)構(gòu)化的方法框架，通過從檢索質(zhì)量、生成質(zhì)量、知識一致性、效率和魯棒性等多個維度進(jìn)行分析，幫助開發(fā)者更深入地理解和優(yōu)化其系統(tǒng)。在實際應(yīng)用中，合理選擇指標(biāo)并結(jié)合具體場景需求，可以最大化地發(fā)揮RAGAS的價值。

【AI驅(qū)動】 本教程介紹了如何利用Meta AI的Llama 3語言模型和檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，本地部署一個個性化的大模型，實現(xiàn)與網(wǎng)頁的交互式對話，檢索私人知識庫信息并生成準(zhǔn)確響應(yīng)。通過設(shè)置開發(fā)環(huán)境、加載網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、創(chuàng)建嵌入和向量存儲、實現(xiàn)RAG鏈等步驟，最終構(gòu)建并運(yùn)行一個Streamlit應(yīng)用程序，允許用戶輸入網(wǎng)頁URL，應(yīng)用程序加載處理網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，檢索相關(guān)信息并生成響應(yīng)。整個過程無需編碼經(jīng)驗，通過No Code Builder即可創(chuàng)建AI應(yīng)用程序。

【AI驅(qū)動】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG應(yīng)用實踐。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，實現(xiàn)智能告警處理，自動識別告警信息并生成處置建議。借助AnythingLLM搭建RAG系統(tǒng)，結(jié)合檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，提升回答精準(zhǔn)度。方案支持私有化部署，降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻，展現(xiàn)AI技術(shù)落地價值。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何利用Langchain和Ollama技術(shù)棧在本地部署資訊問答機(jī)器人，并結(jié)合RSSHub處理資訊。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量和大模型性能對RAG系統(tǒng)上限的影響，指出RAG雖能緩解大模型幻覺和信息滯后，但無法完全消除。本文為本地搭建RAG系統(tǒng)的用戶提供實用參考。

【日積月累】 傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)通常依賴于預(yù)定義的規(guī)則或基于檢索的方法，這些方法在處理復(fù)雜問題時往往表現(xiàn)不佳。近年來，結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術(shù)的問答系統(tǒng)逐漸成為研究熱點(diǎn)。RAG系統(tǒng)通過結(jié)合檢索和生成模型，能夠從大規(guī)模知識庫中檢索相關(guān)信息，并生成高質(zhì)量的答案。本文將詳細(xì)介紹如何利用DeepSeek框架構(gòu)建一個高效的RAG系統(tǒng)，并探討其在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

【日積月累】 RAG是什么：RAG，即檢索增強(qiáng)生成，是一種結(jié)合檢索技術(shù)與生成模型的方法，旨在增強(qiáng)大語言模型（LLM）的能力。通過引入外部知識源，RAG彌合LLM的常識與上下文之間的差距，從而提高生成答案的準(zhǔn)確性，減少誤導(dǎo)性信息。RAG的靈活性使其能夠快速適應(yīng)信息變化，降低計算成本，尤其適合處理實時更新的信息。在實踐中，RAG可以結(jié)合LangChain、OpenAI和Weaviate等工具，構(gòu)建高效的生成流程。

【日積月累】 Claude作為智能AI編程助手，能夠基于產(chǎn)品需求進(jìn)行代碼生成和優(yōu)化。RAG是什么：檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種創(chuàng)新技術(shù)，通過結(jié)合生成模型和檢索模塊，為大語言模型（LLM）提供額外的外部知識支持。這提高了生成模型的精確性和上下文相關(guān)性，減少了誤導(dǎo)性信息。在RAG流程中，用戶查詢經(jīng)過向量數(shù)據(jù)庫檢索、增強(qiáng)和生成步驟，最終產(chǎn)生更為精確的答案。本文詳細(xì)介紹了RAG的理論背景、實現(xiàn)方法及在LangChain中的應(yīng)用。

【日積月累】 自動化RAG項目評估測試中，TruLens是一種有效工具，用于評估和優(yōu)化大語言模型（LLM）在知識問答應(yīng)用中的性能和質(zhì)量。TruLens通過反饋函數(shù)評估LLM的輸入、輸出和中間結(jié)果，提供四種主要評估方式：知識評估、回答相關(guān)性、知識召回相關(guān)性和回答準(zhǔn)確性。通過這些評估，TruLens能夠識別模型的強(qiáng)項和需要改進(jìn)的區(qū)域，為LLM應(yīng)用提供系統(tǒng)化的質(zhì)量保障。未來，TruLens的發(fā)展將進(jìn)一步推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用。