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AI人工智能

RAG實踐篇（四）：你需要知道的RAG七個局限

許多AI Agent的出現，確實成為解決某些特定問題的“特效藥”。但是，作為產品經理，我們也需要熟悉“藥性”——他們能解決什么問題，他們可能存在的局限在哪里。

AI 實踐干貨

Agent AI應用 RAG

AIGC

RAG實踐篇（三）：向量檢索的AI應用，讓知識“活起來”

向量檢索技術正在成為RAG智能問答的“隱形功臣”，讓很多企業/專業領域繁復龐大的知識庫真正“活起來”，而作為產品經理，理解他的“有效”和“有限性”，能真正地將這個檢索技術為產品所用。

AI 實踐干貨

RAG 向量檢索經驗總結

AIGC

干貨分享 | RAG的5種切分策略

這篇文章將帶你深入探索RAG的五種切分策略，這些策略是優化RAG工作流程的第一步，對于提高信息檢索的效率和準確性至關重要。

小布Bruce

RAG 切分策略工作流程

產品設計

RAG實踐篇（二）：這些年，我們在測試中踩過的坑

RAG目前在企業級應用中是最優解，但實踐中的坑點不少，今天分享我們在測試環節踩過的坑。

AI 實踐干貨

RAG 產品測試實踐經驗

新范式 | iRAG讓百度終于真正領先了行業一回

百度的最新技術iRAG，就像是給AI開了掛，讓圖片生成不再是“睜眼說瞎話”。這篇文章帶你一探究竟，看看百度是如何用iRAG技術讓AI變得更加靠譜，甚至可能顛覆我們對AI繪圖的認知。

小布Bruce

RAG 產品分析百度

RAG實戰篇：精準判斷用戶查詢意圖，自動選擇最佳處理方案

在人工智能領域，理解和準確響應用戶的查詢是構建高效交互系統的關鍵。這篇文章將帶你深入了解如何通過高級查詢轉換技術，優化大型語言模型的理解能力，使其更貼近用戶的真正意圖。

風叔

RAG 個人觀點實戰經驗

AIGC

RAG實踐篇（一）：知識資產的“梯度”

近期我們結束了一個RAG項目的開發，后續將不定期掉落RAG系列的復盤與實踐。如有興趣的讀者，歡迎收藏文章和關注。

AI 實踐干貨

RAG 知識資產經驗總結

RAG實戰篇：優化數據索引的四種高級方法，構建完美的信息結構

在構建高效的檢索系統（RAG）時，優化索引是提升系統性能的關鍵步驟。這篇文章深入探討了如何通過高級技術手段對索引進行優化，以實現更快速、更準確的信息檢索，供大家參考。

風叔

RAG 信息結構數據索引

產品經理需要知道的AI相關知識（二）

本文深入探討了RAG（檢索增強生成）技術和向量化方法，這兩種技術在提高數據處理效率、優化自然語言處理及應用落地方面展現出了巨大的潛力。通過具體實例和技術解析，我們將揭示這些技術如何在多個領域內提升信息的可用性和準確性，以及它們對未來技術發展的可能影響。

鹿元甲

RAG 向量化數據分析

深入解析：如何高效評估RAG系統(一)

本文深入探討了RAG系統的優勢、挑戰以及如何通過RAGAS框架對其進行有效評估，旨在為讀者提供一套系統的理解和應用RAG技術的指南。

Leo

RAG 醫療AI 大語言模型

AI人工智能

談談Rag的產生原因、基本原理與實施路徑

在人工智能領域，RAG技術正成為推動大模型應用的關鍵。本文將深入探討RAG技術的原理、挑戰以及在不同階段的優化策略，幫助讀者全面了解并有效實施這一技術。如果你對提升AI Agent的性能感興趣，不妨繼續閱讀。

風叔

AI技術 RAG 人工智能

AI人工智能

誰能對Perplexity貼臉開大？

Perplexity以其獨特的RAG技術和顛覆性創新，打破了傳統搜索引擎的局限。那么，它是如何做到的呢？又是如何看待與其他AI搜索的競爭呢？讓我們一同揭開Perplexity的神秘面紗，探尋它的內核與未來。

王智遠

ai Perplexity RAG