RAG检索增强生成

在本教程中，我们将使用Spring AI 框架和RAG（检索增强生成）技术构建一个 ChatBot。借助 Spring AI，我们将与Redis Vector 数据库集成以存储和检索数据，以增强LLM（大型语言模型）的提示。一旦 LLM 收到包含相关数据的提示，它就会有效地生成包含最新数据的自然语言

本周7篇架构文摘： 1、使用

Llama 4 Scout模型发布了，它能一口气读1000万个字（相当于1万3千页书[1]），网上又有人喊"RAG技术没用了"……每次有新的大容量AI模型出来，这种争论就会冒头。今天我就来说说为啥我觉得RAG不会消失，就算AI能读更多文字了，RAG照样有用。

这事儿得从我五个月前杀回Redis公司说起！当时我屁股还没坐热呢，就跟同事唠嗑说咱要不要换个AGPL许可证啊？结果你猜怎么着？（突然压低声音）原来公司茶水间早就为这事儿吵翻天了！就像你们班选班长似的，AGPL和SSPL两派天天battle，虽然最后公司选了SSPL，但AGPL派还在暗搓搓搞事

最近那些超级AI（比如DeepSeek之类推理模型）变得特别会做题，秘诀就是让它们像人类一样"把思考过程写出来"。但这篇论文发现了个反常识的现象——有时候不思考反而更厉害！ 神奇发现：用最新AI"深度求索-

安迪·帕夫洛和迈克尔·斯通布雷克关于矢量数据库的严厉言辞：向量数据库（Vector Databases）无存在必要。 向量数据库是一种专门设计的数据库管理系统（DBMS），它们使用索引来加速最近邻搜索（nearest-neighbor search

此存储库演示了一个基于 OpenAI Swarm 的简单系统，用于使用检索增强生成 (RAG) 进行多代理编排。它使用 FAISS 和 OpenAI 模型处理摘要、情绪分析、关键字提取和文档搜索等任务，展示了协作代理的强大功能。 特征

这是一个可以让大家一起写笔记、做 wiki 和整理文档的平台，而且还能随时扩展功能。它是用 Django 和 React 这两个技术做的。 笔记可以大家一起实时编辑，最后变成有用的知识！ 它是

在本文中，我们探讨了如何使用 Spring AI、PGVector 和 Ollama 实现语义搜索。我们比较了两个端点；一个端点对我们的图书目录执行语义搜索，另一个端点使用 Ollama LLM 提供并增强该搜索结果。 搜索是软件中的一个基本概念，旨在从大

这张图片展示了三种不同的工作流程：自动化工作流程、AI工作流程（非代理型）和代理型工作流程。每种流程都以用户查询开始，并以响应结束。以下是每种流程的详细解释： 1. 自动化工作流程（基于规则，非AI）：   - 用户查询输入后，进入一系列预定义的步

这篇文章通过一个程序员在80年代初发现新编程语言的比喻，来讨论LLM框架的复杂性和它们在当前不成熟领域中的作用。 作者将LLM框架比作80年代的ORM（对象关系映射），它们都是抽象层，旨在简化数据库操作。但作者认为LLM框架过于复杂，可能会阻碍用户

最近有个投资人非要拉我帮忙调查家创业公司，你猜怎么着？他们居然觉得靠"微调"就能让AI系统自动更新知识！好家伙，这还有人相信微调是万能仙丹呢？ 来咱们掰扯掰扯。现在好多人都把微调大模型当成给手机充电——插上数据线就能往AI脑子里灌新知识？大错特错！

我是一名拥有8年以上经验的高级技术主管，在过去的3年里，我一直致力于构建LLM驱动的系统- RAG管道，代理应用程序，text 2SQL引擎。我们已经在制造业、体育分析、非政府组织、法律的等领域推出了真实的的产品。 在一次又一次地这样做之后，我厌倦了同样的

AI圈炸锅了！"RAG已死"是标题党还是真凉了？ 问：RAG这技术是不是凉透了？问：网上都在传"RAG已死"，那我做AI应用是不是该躲着RAG走？ 最近好多程序员

人工智能搜索工具 Perplexity 正在为其 Pro 和 Enterprise Pro 订阅用户推出一项新的“内部知识搜索”功能。此功能允许用户同时搜索公共网络内容和内部知识库，从而有可能加快信息检索速度。 首席执行官 Aravind Srinivas

关于如何实现Anthropic的上下文检索技术并结合异步处理的博客文章。这篇文章来自Instructor网站，讨论了在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，如何通过上下文检索技术来保留关键上下文信息，从而提高检索效率。