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Karpathy 表示，大多数人使用 LLM 处理文档的方式，基本都类似于 RAG：你上传一组文件，模型在查询时检索相关片段，然后生成答案。这种方式是有效的，但问题在于每一次提问，模型都在从零重新发现知识。没有积累。
大家好，我是吴师兄。 之前有个学员面阿里的 NLP 岗，简历上写着"搭建了基于 RAG 的企业知识问答系统"。面试官翻着简历问： "你们知识库有多少文档？什么格式？" 他说："大概 5000 份，PD
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
春节假期还没到，DeepSeek 就先把礼物拆了一半。
语析Yuxi-Know 是基于大模型RAG知识库与知识图谱技术构建的智能问答平台，支持多种知识库文件格式，如PDF、TXT、MD、Docx，支持将文件内容转换为向量存储，便于快速检索。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。
本文为Milvus Week系列第二篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY2内容划重点： Struct Array + MAX_SIM ，能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑，进而原生返回业务要的完整结果
大家好，我是袋鼠帝。 最近我在折腾本地AI知识库的时候，在Github发现了一个特别有意思的新项目，叫seekdb。
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。