到底是谁会相信RAG已死啊?
到底是谁会相信RAG已死啊?最近一两年,互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
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最近一两年,互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
在这些场景,一个集合也许一个月只被查询几次,运行时间不超过5小时,用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设,让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的,成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题,也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
RAG 系统上线后答案出错,绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子,还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库,只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
“帮我搭个读书笔记网站,带登录和搜索,能导出的那种。”
前几天在 Milvus 社区,一位做以图搜图的朋友提了一个问题:
AI医疗最成熟的领域,迎来了一款重磅产品——颅脑CT超级智能体“小君医生2.0”。这是全球首个临床可用+检查项目级的颅脑CT智能体,能够覆盖90%的颅脑病变,诊断准确率达87.8%,90%以上病例无需修改或仅小幅度修改即可使用,将报告时效从15分钟大幅压缩至1分钟,已落地中国顶流三甲北京天坛医院,极大提升了医院影像诊断的效率。
4月24日,AI生物制造企业天鹜科技发布对话式蛋白质研发智能体 MatwingsVenus™(晓鹜™)。该平台能通过对话智能体完成行业研究、标签数据库检索、蛋白质设计、自动化实验验证、专家在线协同等工作, 实现“设计即验证、验证即迭代”的智能化研发。
做 RAG 多跳问答的朋友,应该没有人还没被图数据库PUA 过。
做 RAG 的团队,基本都会在多轮对话上吃过亏。