【AI驱动】 📌 引言 在 2025 年的 AI 招聘赛道里，“48 小时内把相似题推荐准确率提升 10%” 听起来像 KPI 天方夜谭，却真实发生在 ADP 的面试系统里。 本文用一线实战笔记，带你拆解如何用 RAG（Retrieval-Augment...

【AI驱动】 📌 引言 在企业培训场景里，学员的提问往往千变万化： “这门课的实验环境怎么登陆？” “Lab3 的评分细则是什么？” 传统 FAQ 页面更新慢、命中率低；而通用大模型又容易“幻觉”出本不存在的课程章节。 RAG（Retri...

【AI驱动】 在当今快节奏的互联网时代，“天下武功，唯快不破” 这一法则在创业领域体现得淋漓尽致。尤其是对于“副业撮合平台”这类旨在连接自由职业者与需求方的初创项目，快速验证市场（MVP）、抢占早期用户心智至关重要。然而，一个巨大的矛盾摆在面前：平台上线...

【AI驱动】 在AI 推理（Reasoning AI）和智能客服快速演进的时代，结合RAG（Retriever‑Augmented Generation）、向量检索、动作调用与多轮推理技术，已成为构建高可用个性化客服平台的核心路径。本文深度剖析AI Ag...

【学习各类API】 文章详细剖析了包括简单 RAG、语义切分、上下文增强检索等在内的 18 种 RAG 技术，分析了它们的核心理念、优缺点。实验表明，Adaptive RAG 通过动态调整策略，在检索精度、响应效率等方面表现出色，成为最优选择。

【AI驱动】 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合数据工程、信息抽取和文本生成的技术范式，Spring AI Alibaba 是阿里巴巴开源的 AI 应用开发框架，基于 Spring AI 构建并提供了更高层面的抽象，帮助开发者快速构建 AI 应用。RAG 的四大核心步骤包括文档切割与智能档案库的建立、向量编码与语义地图的构建、相似检索与智能资料猎人应答触发流程、生成增强与专业报告撰写应答。

【AI驱动】 RAG 2.0技术在多模态支持、复杂推理、检索质量等方面取得突破，但仍面临诸多挑战，如多模态数据处理不足、检索精度低、生成幻觉、计算资源消耗大等。其关键技术包括混合搜索、DPR、重排序模型、多模态RAG、强化学习和图神经网络等。RAG从1.0到2.0的架构升级显著提升了性能，未来Agentic RAG等方向将推动其进一步发展。

【日积月累】 RAGAS为评估RAG系统提供了一个结构化的方法框架，通过从检索质量、生成质量、知识一致性、效率和鲁棒性等多个维度进行分析，帮助开发者更深入地理解和优化其系统。在实际应用中，合理选择指标并结合具体场景需求，可以最大化地发挥RAGAS的价值。

【AI驱动】 本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成（RAG）技术，本地部署一个个性化的大模型，实现与网页的交互式对话，检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤，最终构建并运行一个Streamlit应用程序，允许用户输入网页URL，应用程序加载处理网页数据，检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验，通过No Code Builder即可创建AI应用程序。

【AI驱动】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG应用实践。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，实现智能告警处理，自动识别告警信息并生成处置建议。借助AnythingLLM搭建RAG系统，结合检索增强生成技术，提升回答精准度。方案支持私有化部署，降低AI应用开发门槛，展现AI技术落地价值。

【AI驱动】 本文介绍了如何利用Langchain和Ollama技术栈在本地部署资讯问答机器人，并结合RSSHub处理资讯。强调数据质量和大模型性能对RAG系统上限的影响，指出RAG虽能缓解大模型幻觉和信息滞后，但无法完全消除。本文为本地搭建RAG系统的用户提供实用参考。

【日积月累】 传统的问答系统通常依赖于预定义的规则或基于检索的方法，这些方法在处理复杂问题时往往表现不佳。近年来，结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的问答系统逐渐成为研究热点。RAG系统通过结合检索和生成模型，能够从大规模知识库中检索相关信息，并生成高质量的答案。本文将详细介绍如何利用DeepSeek框架构建一个高效的RAG系统，并探讨其在实际应用中的优势与挑战。

【日积月累】 RAG是什么：RAG，即检索增强生成，是一种结合检索技术与生成模型的方法，旨在增强大语言模型（LLM）的能力。通过引入外部知识源，RAG弥合LLM的常识与上下文之间的差距，从而提高生成答案的准确性，减少误导性信息。RAG的灵活性使其能够快速适应信息变化，降低计算成本，尤其适合处理实时更新的信息。在实践中，RAG可以结合LangChain、OpenAI和Weaviate等工具，构建高效的生成流程。

【日积月累】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。RAG是什么：检索增强生成（RAG）是一种创新技术，通过结合生成模型和检索模块，为大语言模型（LLM）提供额外的外部知识支持。这提高了生成模型的精确性和上下文相关性，减少了误导性信息。在RAG流程中，用户查询经过向量数据库检索、增强和生成步骤，最终产生更为精确的答案。本文详细介绍了RAG的理论背景、实现方法及在LangChain中的应用。

【日积月累】 自动化RAG项目评估测试中，TruLens是一种有效工具，用于评估和优化大语言模型（LLM）在知识问答应用中的性能和质量。TruLens通过反馈函数评估LLM的输入、输出和中间结果，提供四种主要评估方式：知识评估、回答相关性、知识召回相关性和回答准确性。通过这些评估，TruLens能够识别模型的强项和需要改进的区域，为LLM应用提供系统化的质量保障。未来，TruLens的发展将进一步推动人工智能技术的应用。