HelixDB是一款基于Rust构建的开源图向量数据库，专为RAG（检索增强生成）和AI应用设计。它原生整合了图和向量数据类型，无需牺牲性能。HelixDB的初始目标是为RAG提供支持，其基准测试显示，在向量查询方面与Pinecone...

LRAGE（Legal RAG Evaluation Toolkit）是一个开源的评估框架，专门用于在法律领域的检索增强生成（RAG）任务中评估大语言模型（LLM）的性能。该工具包集成了多种数据集和评估工具，为研究人员提供了一个全面的平台...

本文系统介绍了如何结合检索增强生成（RAG）技术与大语言模型运维（LLMOps）构建高仿真智能体的技术路径。作为当前AI领域的前沿方向，该方案通过实时监控智能体的决策过程、知识检索准确性和生成质量等关键指标，显...

开发者Adi和Arnav在尝试让大语言模型（LLM）处理研究论文和说明书中的问题时，发现现有RAG（检索增强生成）系统无法有效解析PDF中的图像和图表内容，甚至GPT-4o和O3模型也表现不佳。为此，他们开发了开源项目Morphik...

传统检索增强生成（RAG）系统采用语义搜索+文档生成的二阶段流程，虽能实现基础问答，但存在上下文理解浅层化和无关信息干扰的缺陷。GitHub最新开源的ReAG（Reasoning Augmented Generation）通过革命性的一体化架构...

近日，Elastic官方博客发布了一篇关于如何在本地环境中运行RAG（检索增强生成）系统的详细教程。该教程指导用户逐步安装Ollama并在容器中运行，随后将其连接到Kibana可视化平台，最终实现基于DeepSeek R1模型的本地R...

近日，一项名为RGL的模块化框架在arXiv上发布，专为图结构数据的检索增强生成（RAG）流程提供了全新的解决方案。RGL通过其模块化设计和性能优化，显著提升了传统方法的效率，据称其速度提升了高达143倍。这一突破性...

HiRAG（Hierarchical Retrieval-Augmented Generation）是一种创新的分层知识增强生成方法，旨在提升检索增强生成（RAG）技术在特定领域任务中的语义理解和索引能力。RAG技术通过将外部知识库与大型语言模型（LLM）...