传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果，然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素，这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。 多模态RAG最优方案选择 经过 ...

本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。通过LangChain框架，可以实现超越预训练模型知识范围的定制化问答能力，适用于专业领域的精准信息检索与生成。 RAG技术概述及其重要性 在深入技术实现前，需要理解 ...

ChatGPT 的面世改变了 AI 的发展格局。企业争相利用这项新技术打造新产品，提高竞争优势和生产力，实现更加经济高效的运营。生成式 AI (GenAI) 模型，如 Grok-1（逾 3,000 亿参数）和 GPT-4（数万亿参数），利用来自互联网等文本来源的海量数据进行训练。这些第三 ...

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在RAG系统中，Query改写不是锦上添花，而是决定检索效果的关键变量。本篇文章将从AI产品经理视角出发，拆解Query改写的核心逻辑与落地路径，帮助你理解如何通过“意图重构”提升召回质量，构建更智能、更精准的AI问答系统。 一、RAG 中的 query 改写：为何至 ...