RAG

檢索增強生成（RAG）系統透過整合外部文件檢索來生成語境豐富的響應，從而增強了人工智慧的生成能力。隨著 GPT 4.1 的釋出，構建代理 RAG 系統變得更加強大、高效和易於使用。在本文中，我們將瞭解 GPT-4.1 的強大之處，並學習如何使用 GPT-4.1 mini 構建代理 RAG 系統。

在本文中，我們將比較兩個著名模型的效能和準確性： Meta 的 LLaMA 4 Scout 和 OpenAI 的 GPT-4o 在 RAG 系統中的效能和準確性。我們將首先使用 LangChain、FAISS 和 FastEmbed 等工具構建一個 RAG 系統，然後使用 RAGAS 框架進行評估和 LLaMA 4 與 GPT-4o 的比較。

本指南探討了與 LLM 合作的各種解決方案，從及時工程和微調到 RAG 系統和自主人工智慧代理。每種解決方案都能為不同的用例和需求提供獨特的優勢。本指南結束時，您將瞭解何時使用哪種解決方案。

構建 RAG（檢索增強生成）應用程式不僅僅是插入幾個工具，而是要選擇正確的技術堆疊，使檢索和生成不僅成為可能，而且高效、可擴充套件。

本文探討了人工智慧中的公平性、RAG 帶來的不同公平性風險、為什麼會出現這種情況、如何減輕這種情況以及對未來的建議。

在本文中，我們將探討如何提升 RAG 管道的水平，加強每個階段的堆疊： 索引、檢索和生成。我們將介紹一些強大的方法（附帶實踐程式碼），這些方法有助於提高相關性、減少噪音並提高系統效能–無論您是在構建醫療保健助手、教育輔導員還是企業知識機器人。

在本教學中，我們將探討如何在 Google Colab 中建立並執行復雜的檢索增強生成（RAG）管道。我們利用多種最先進的工具和庫，包括用於語言和視覺任務的 Gemma 3、用於文件轉換的 Docling、用於思維鏈協調的 LangChain 以及作為向量資料庫的 Milvus，構建了一個能夠理解和處理文字、表格和影像的多模態系統。讓我們深入瞭解每個元件，看看它們是如何協同工作的

快取增強生成（CAG）作為一種強大的替代方法應運而生。CAG 的實施側重於快取相關資訊，從而實現更快、更高效的響應，同時提高可擴充套件性、準確性和可靠性。在 CAG 與 RAG 的對比中，我們將探討 CAG 如何解決 RAG 的侷限性，深入研究 CAG 的實施策略，並分析其在現實世界中的應用。

本指南教你建立一個 AI 驅動的聊天機器人，將會議、播客、訪談等錄音轉化為互動對話。使用 AssemblyAI、Qdrant 和 DeepSeek-R1 構建 RAG 系統，將音訊轉化為可搜尋的人工智慧驅動對話。

為了幫助解決分心問題，最大限度地提高學習效率，谷歌推出了 NotebookLM。這款由 AI 驅動的 note-taking 程式使學習內容變得快速、輕鬆和愉快。

透過促進非結構化資料的提取和支援高階佈局分析，Docling 可使複雜的企業資料具有機器可讀性並可用於人工智慧驅動的洞察力，從而增強多模態檢索增強生成（RAG）的能力。

由人工智慧驅動的查詢解決系統可確保快速、準確和可擴充套件的響應。它的工作原理是利用檢索增強生成（RAG）技術檢索相關資訊並生成精確的答案。在本文中，我將與大家分享我使用LangChain、ChromaDB 和 CrewAI 構建基於 RAG 的查詢解析系統的歷程。