RAG系统

每个可靠的企业级 RAG 系统背后的 8 个关键工具 我第一次认真构建检索增强生成（RAG）系统时，犯了大多数团队都会犯的同样错误。 我以为 RAG 的核心是选对模型。 其实不是。 企业级 RAG 关注的是模型之外的一切——那些枯燥、脆弱、不光鲜，但决定你的系统能否多年稳定运行、还是在真实流量面前崩塌的部分。 当你越过演示阶段，进入生产环境时，你会发现 RA…

Knowledge graphs 和 vector databases 常被定位为彼此竞争的技术，但这种框架忽略了问题的本质。 它们是对立的吗？简短回答：不是。 它们解决的是根本不同的问题。事实上，它们最好的状态是协同，而不是对抗。如果你在构建现代 AI 系统，把它们当作对手是一种设计缺陷。 更好的理解方式是： Knowledge Graph = 结构化大脑…

OCR技术已历经长期发展，关于“文档智能”的愿景也层出不穷。然而，当面对真正复杂的文档材料时，大多数OCR系统的表现往往不尽如人意： 📄 模糊的PDF文件🧮 老旧数学作业纸的扫描件🗂️ 多栏版式的报纸扫描件✍️ 数十年前的手写表格 现有的一些OCR方案在页面干净规整时表现尚可，但一旦涉及文档结构、上下文理解或内容意图，就显得力不从心。 Chandra OCR…

一家电商初创公司的工程团队正面临一个典型的技术选型难题。他们的推荐系统需要实现语义搜索，以匹配用户查询与海量商品描述。团队的核心争议在于：是选择 Qdrant 或 Pinecone 这类专用向量数据库，还是采用 pgvector 扩展，将所有数据保留在 PostgreSQL 中？ 这并非个例。随着 AI 驱动的搜索与 RAG（检索增强生成）系统在各行业普及，…

在人工智能快速发展的浪潮中，检索增强生成（RAG）系统已成为连接大语言模型与外部知识库的关键桥梁。然而，随着应用场景的复杂化，上下文长度和内存成本问题日益凸显，成为制约RAG系统在资源受限环境中部署的主要障碍。传统解决方案多采用量化、剪枝等技术，但这些方法往往以牺牲语义精度为代价。近期，GitHub上出现的开源项目DragonMemory，以其创新的序列维度…

在构建RAG系统时，如何科学地评测系统效果是每个开发者都会面临的挑战。一个优秀的RAG系统不仅要能检索到相关信息，还要能准确理解用户意图并生成可靠的答案。本文将带你深入了解RAG系统的评测体系，从核心指标到实战落地，帮助你建立起完整的评测方法论。 一、为什么需要科学的评测体系？ RAG系统本质上包含三个核心环节：理解用户问题、检索相关文档、生成最终答案。每个…