LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。
LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。
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Meta超级智能实验室推出REFRAG技术,使大型语言模型在检索增强生成任务中的推理速度提升超过30倍。这项突破性成果发表于相关论文,深刻变革AI模型运作方式。该实验室今年6月在加州成立,源于扎克伯格对Llama4模型的重视。
Meta成立超级智能实验室,其首篇论文《REFRAG:Rethinking RAG based Decoding》提出新方法,显著提升大语言模型在检索增强生成任务中的推理速度,提升幅度达30倍以上,同时保持准确性不变。
检索增强生成(RAG)技术通过检索知识库信息提升大语言模型回答准确性,但处理语言多样性时存在不足。为此,Lexical Diversity-aware RAG 方法被提出,旨在优化模型对多样化表达的理解,增强生成答案的可靠性。
Exa Labs推出Exa Code,专为优化Coding Agent设计。该工具索引超10亿文档、GitHub仓库和StackOverflow内容,提供精准代码上下文,显著提升LLM代码生成准确性。在代码幻觉评估中表现卓越,超越所有现有网络搜索工具。目前免费开源,引发开发者广泛关注。其核心创新在于突破传统搜索框架,专注于代码场景的高效支持。
视觉检索增强生成(Vision-RAG)与文本检索增强生成(Text-RAG)在企业信息检索中的对比研究显示,Text-RAG需先将PDF转为文本再嵌入索引,但OCR技术常导致转换不准确,影响检索效率。Vision-RAG则直接处理视觉信息,可能更高效。研究揭示了两种方法在应对海量文档时的优缺点,为企业优化搜索策略提供参考。
在2025腾讯全球数字生态大会上,腾讯云发布智能体开发平台3.0(ADP3.0)并开源优图实验室核心技术,旨在为开发者提供更多资源,推动智能体技术普及。腾讯云副总裁吴运声强调,云服务竞争已从基础设施转向智能体能力,ADP3.0的推出意在强化腾讯云的智能服务优势,吸引更多客户。
随着 Notion3.0的发布,其全新的自主 AI 代理功能备受关注,该功能旨在帮助用户自动完成起草文档、更新数据库和管理工作流程等任务。然而,网络安全公司 CodeIntegrity 最新的一份报告揭示了这些 AI 代理存在一个严重的安全漏洞,即恶意文件(如 PDF)可被利用,诱导代理绕过安全防护并窃取敏感数据。CodeIntegrity 将这一漏洞归因于 AI 代理的“致命三重奏”:大型语言模型(LLM)、工具访问权限和长期记忆的结合。研究人员指出,传统的访问控制措施(如基于角色的访问控制 RBAC)在这种复杂
近日,知名开源项目 BentoML 推出了一款名为 llm-optimizer 的全新工具,旨在为开发者提供一种简单而高效的方法来优化大型语言模型(LLM)的推理性能。随着人工智能技术的迅速发展,LLM 的应用也越来越广泛,如何高效地部署和使用这些模型成为了不少开发者面临的挑战。llm-optimizer 的推出,无疑为这一问题提供了极具价值的解决方案。llm-optimizer 支持多种推理框架,并兼容所有开源 LLM,旨在消除繁琐的手动调优过程。开发者只需输入简单的命令,就能快速运行结构化实验,应用不同的约束
近日,人工智能公司 Anthropic 在其官方博客上发布了一份重磅指南《Writing effective tools for LLM agents—using LLM agents》。这份指南详细阐述了如何利用 Model Context Protocol(MCP)为大语言模型(LLM)代理(Agent)设计高效工具,提供了一个系统化的 “原型 - 评估 - 协作” 三步迭代流程,旨在帮助开发者更好地构建和优化工具。在指南中,Anthropic 强调了五大设计原则,帮助开发者在创建工具时规避常见的误区。首先,选择工具时需谨慎,确保它们能够与 Agent 的上下文和策略相匹配。其次,清晰的命
近日,Anthropic 官方博客发布了一份详尽的指南,题为《Writing effective tools for LLM agents—using LLM agents》。该指南旨在帮助开发者利用 Model Context Protocol(MCP)为 LLM Agent 设计高效的工具。文中提出了 “原型 - 评估 - 协作” 三步迭代流程,并总结了五大设计原则,以确保工具的有效性和可用性。首先,指南强调了在选择工具时需要谨慎。开发者应认真考虑工具的选择,以确保其能够有效地服务于 LLM Agent 的需求。其次,指南建议保持清晰的命名空间,确保不同工具和功能之间的名称不产生混淆