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“原子化”解構(gòu)與“開(kāi)箱即用”：企業(yè)AI落地潮下的突圍戰(zhàn)
高昂的成本、復(fù)雜的技術(shù)、缺乏專業(yè)人才等問(wèn)題，如同道道“天塹”，將眾多企業(yè)拒之門外。理想與現(xiàn)實(shí)的巨大落差，讓人不禁發(fā)問(wèn)：AI落地，究竟是“未來(lái)已來(lái)”，還是“鏡花水月”？
FlexRAG：為科研人員和開(kāi)發(fā)者量身打造的高性能RAG框架
它打破了傳統(tǒng)RAG只能處理文本的局限。無(wú)論是圖片、文檔還是網(wǎng)頁(yè)快照，F(xiàn)lexRAG都能輕松應(yīng)對(duì)。就像一個(gè)全能選手，各種數(shù)據(jù)類型都能游刃有余地處理。
企業(yè)AI應(yīng)用加速：Cloudera推出RAG Studio簡(jiǎn)化AI部署
可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺(tái)廠商Cloudera今日宣布推出RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）Studio。
GraphRAG-Local-UI：使用本地 LLM 的 GraphRAG
使用本地 LLM 的 GraphRAG - 具有強(qiáng)大的 API 和用于索引/快速調(diào)整/查詢/聊天/可視化/等的多個(gè)應(yīng)用程序。
GraphRAG本地化與Ollama集成及交互式UI：結(jié)合知識(shí)圖譜的本地模型支持和交互界面
結(jié)合知識(shí)圖譜的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知識(shí)管理和查詢工具，適用于數(shù)據(jù)管理、查詢執(zhí)行和結(jié)果可視化。
Haystack 2.0解鎖智能問(wèn)答新玩法
Haystack 2.0作為一款開(kāi)源框架，通過(guò)整合多種檢索和生成模型，為構(gòu)建RAG問(wèn)答管道提供了便捷的解決方案。
Cohere發(fā)布RAG增強(qiáng)版大模型并開(kāi)源權(quán)重，支持中文、1040億參數(shù)
據(jù)悉，Command R+有1040億參數(shù)，支持英語(yǔ)、中文、法語(yǔ)、德語(yǔ)等10種語(yǔ)言。最大特色之一是，Command R+對(duì)內(nèi)置的RAG（檢索增強(qiáng)生成）進(jìn)行了全面強(qiáng)化，其性能僅次于GPT-4 tubro，高于市面上多數(shù)開(kāi)源模型。
最新RAG綜述來(lái)了！北京大學(xué)發(fā)布AIGC的檢索增強(qiáng)技術(shù)綜述
北京大學(xué)崔斌教授領(lǐng)導(dǎo)的數(shù)據(jù)與智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了關(guān)于檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的綜述，涵蓋近300篇相關(guān)論文。RAG技術(shù)結(jié)合檢索與生成，用于問(wèn)答、對(duì)話生成等AI任務(wù)，展現(xiàn)出卓越潛力。
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