A：UniDoc-Bench是Salesforce ...

具体来讲，LLM 的所有推理和意识都局限于单个 API 调用中提供的信息，即“上下文窗口”为了让 ...

UltraRAG 2.1提供了全链路可视化RAG工作流，兼容多种检索引擎（如Elasticsearch、FAISS）与生成模型（如Llama、Qwen、Kimi等）。通过引入标准化评估体系，从相关性、忠实度、流畅性等多个维度量化结果质量，开发者能够直观定位瓶颈，快速迭代优化。这种结构化的工作流不仅提升了开发效率，也使得结果更加可解释和可优化。

11月17日，OceanBase 悄然上线了 oceanbase.ai 域名，预示着其在 AI 领域的战略布局已进入加速落地阶段。这一举动标志着 OceanBase 从今年4月宣布的“DataxAI”战略，向着构建 AI 时代基础设施的目标迈出了关键一步。此次发布的新域名，不仅强化了 OceanBase 与 AI 的紧密联系，更预示着 11 月 18 日的年度发布会上，OceanBase ...

Google 今日正式推出 Gemini API 中的“文件搜索工具”（File Search Tool），一款完全托管的 RAG 系统。该工具将私有文件无缝转化为 Gemini 的知识库，用户无需自行处理数据分块、嵌入生成或向量存储等繁琐步骤，直接通过 API 集成即可实现高效检索与生成。

但 Search Agent 经常面临着一个棘手的瓶颈： 缺乏过程中的自我纠错能力。 现有的智能体一旦在推理早期因一个模糊的查询而走上错误的路径，就会基于这个错误结果继续执行，引发连锁式错误（Cascading Errors），最终导致整个任务失败。

你是否有过这样的困扰：满怀热情想开发一款AI应用，却发现自己的技能止步于“调API”？今天为大家推荐一个GitHub开源项目awesome-llm-apps，一个AI应用大全，由谷歌云高级AI产品经理Shubham Saboo创建并维护。目前项目已斩获72k Star，发布以来多次登上GitHub热门榜单。

文本编码技术是现代搜索系统、推荐算法、语义相似度分析和检索增强生成（RAG）系统的基础核心。在众多文本编码策略中，Cross-Encoder和Bi-Encoder两种架构因其独特的设计理念和应用特性而被广泛采用。本文将深入分析这两种编码架构的技术原理、数学基础 ...

RAG 越来越卷了。 这是增强大语言模型能力的一大进步，也是一种彻底改变企业私有数据分析的技术。 7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 ...

文章聚焦 AI 产品的技术路线选择，分析提示词、RAG、模型微调三大路线的特点与适用场景，指出 SaaS+AI 竞争核心是技术与场景的适配而非技术先进度。通过分阶段组合策略与护城河构建逻辑，为企业根据发展阶段、数据资源选择合适 AI 路线提供实操指引 ...

最终，这项研究的架构可能导致创建一个“经过良好测试的、特定领域的概念目录”，这些概念可以被人类和AI编码者共同使用。虽然开发者仍需面对功能互动的固有复杂性，但这些问题将变得更透明，而不再是分散和模糊的。这项研究已在SPLASH 2025国际会议上发布 ...

选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实施要求，确保系统符合任务需求。 选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实施要求，确保系统符合任务需求。 Agentic RAG 的重要性将日益增加，与Agentic X的概念相一致，其中 ...