把一个RAG系统从Demo做到生产，中间要解决5个问题。 最初的版本就是标准版：全量文档 embedding，向量检索，LLM生成。演示没出过问题，但是翻车发生在数据留存政策的时候，因为系统召回了两段2废弃条款和一段聊"员工留存"的HR文档，然后把这三段内容揉成了 ...

【新智元导读】最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。 RAG-Anything的核心技术创新在于构建了统一的多模态知识图谱架构，能够同时处理并关联文档 ...

Fine-tuning RAG embedding models for precision triggers a retrieval accuracy tradeoff that standard benchmarks won't catch ...

官方提供的 UI 界面做得还算不错，不过测试时基本没用上，因为更关注的是代码层面的实现。 .env 配置文件的参数非常丰富，需要根据实际使用的工具链做适配。为了调用本地模型，我这里用Ollama 做了相应调整。 虽然 .env 文件里有参数可以配置 input 文件夹 ...

突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。 香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG-Anything，将碎片化的信息孤岛转化为结构化的知识网络，为智能多模态文档分析开辟了全新 ...

Enterprise intent to adopt hybrid retrieval tripled from 10.3% to 33.3% in Q1 as first-gen RAG architecture failed at agentic ...

How to implement a local RAG system using LangChain, SQLite-vss, Ollama, and Meta’s Llama 2 large language model. In “Retrieval-augmented generation, step by step,” we walked through a very simple RAG ...

What if your AI agent could think twice before answering, catching mistakes and refining its responses on the fly? That’s the promise of integrating reflection steps into Retrieval-Augmented ...