在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。
你好研究僧，听说刚刚中了顶会，却还在愁怎么做Poster（学术海报）？
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
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在刚刚结束的 Google I/O 开发者大会中，Google 宣布上线由 Gemini 驱动的高级 AI 搜索模式 AI Mode，可以应对复杂问题，支持追问。与之前的 AI Overviews 对 AI 搜索的浅尝辄止不同，Google 终于不再死抱着“关键词+链接列表”，开始拥抱“自然语言交互+结构化答案”的“新”范式了。
大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow。大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow
全面拥抱AI之后，OceanBase首次详解了他们的战略。
该工作由南洋理工大学陶大程教授团队与武汉大学罗勇教授、杜博教授团队等合作完成。
在上一篇文章中，我为大家介绍了SAT如何通过神经网络驱动的智能分段技术，解决传统文本处理中的语义割裂问题。今天，我将继续与您探讨SAT如何与Pneuma系统融合，开创表格数据检索与表示的新范式。
搞RAG开发，一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是：如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术，巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代，而是RAG的强力前置增强层，通过确保每个文本块的语义完整性，显著降低下游生成的幻觉风险。
