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关键词: RAG,AI,RAGChecker,RAG诊断工具,检索增强

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战

关键词: RAG,AI,大模型,搜索增强

随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。

关键词: 神经稀疏检索,AI,大模型,模型训练,RAG

自从大模型爆火以来，语义检索也逐渐成为一项热门技术。尤其是在 RAG（retrieval augmented generation）应用中，检索结果的相关性直接决定了 AI 生成的最终效果。

关键词: 点云数据,多模态信息,模型数据,数据集

本文是对发表于模式识别领域顶刊Pattern Recognition 2024的最新综述论文：「Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey 」的解读。

关键词: AI创业,AI应用,Augment,AI编程,AI程序员

“逐梦AI圈”的中小创业者，何时圆梦？

关键词: RAG,企业AI,GPTCache

欢迎再次加入我们的“RAG 系统高级掌握”系列！我们将深入了解构建企业级 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的复杂世界。

关键词: LLMs,Chameleon,Tool-Augmented

UCLA等机构研发的Chameleon框架，在AI界引起广泛关注，获得超过100次学术引用，AlphaSignal评选其为「周最佳论文」。