新闻中心 
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08-05延迟交互模型，为什么是下一代RAG的标配？AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传...
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06-06使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手，提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContex...
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06-05RAG 架构如何克服 LLM 的局限性检索增强生成促进了LLM和实时AI环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。译自HowRAGArchitectureOvercomesLLMLimitati...
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06-03知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检...
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04-30理解GraphRAG（一）：RAG的挑战RAG（RiskAssessmentGrid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外...
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02-16RAG还是微调？微软出了一份特定领域大模型应用建设流程指南检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）是提升大语言模型性能的两种常用方法，那么到底哪种方法更好？在建设特定领域的应用时哪种更高效？微软的这篇论文...
