别再用PostgreSQL了,Milvus才是多语言RAG的最佳搭档
本文探讨多语言 RAG 系统的工作原理和应用场景，以 FastGPT 为基础结合 Milvus 向量数据库和 m3e 多语言 Embedding 模型构建智能问答系统，并解析其技术原理
ai前沿技术
dify案例分享-中国历史专家博客
文章介绍了dify的新功能案例，包括基于大语言模型编写中国历史故事并通过TTS播放，以及与第三方IM工具的结合，还涉及工作流和模型配置等
红杉对话LangChain创始人：如何构建 AI 代理的编排层
红杉对话 LangChain 创始人，探讨代理的发展、关键挑战及未来前景，包括提高绩效、转变方式、定制认知架构、用户体验设计、编排和可观察性等方面
2024 年 AI Agents 的发展现状
文章围绕 2024 年 AI Agents 的发展现状，基于 LangChain 研究报告，介绍了其应用领域、面临的问题及主要任务等
llamaindex实战-Agent-自定义工具函数
介绍使用 llamaindex 编写自定义 Agent 处理函数，并实现将输出内容保存到 PDF 文件的实战步骤
比GraphRAG还好的LightRAG到底是何方神圣？
介绍了提出 LightRAG 的原因、现有 RAG 系统的局限性以及 LightRAG 的架构，包括基于图的索引等
详细的Agentic RAG的前世今生
本文介绍了 Agentic RAG 的概念、实现、优点和局限性，包括 RAG 的基本原理、AI 代理的核心组件等
微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）的四个级别深度解析
介绍微软对 RAG 的研究，包括其任务分类法的四个级别及应用场景
你真的会提问吗？把和AI对话当成剥洋葱：一个让对话效率翻倍的思维模型！
文章介绍了在与 AI 对话中通过迭代提问的技巧让 AI 成为贴心小助手，包括重新措词、追问到底、顺势而为、查缺补漏等核心套路，并举例说明了菜鸟和老司机提问的区别
FastRAG：高效半结构化数据处理新范式，轻松提升检索生成效率
介绍了针对半结构化数据处理的FastRAG方法，包括其提出背景、组成部分及在问答任务中的优异表现