#RAG技术

1周前

听了Zilliz创始人Charles的分享，我有几点收获笔记跟大家分享：五年前我们开始做向量数据库时，这还算是个相对前沿的技术方向。直到2023年随着RAG技术的成熟，这个领域才真正具备了商业化的可能性。这让我想到，有些技术的价值需要时间来验证，过早商业化往往会遇到很多问题。作为基础设施软件领域的创业者，我们早期也面临着商业化困难的挑战。坚持投入了五年时间，团队累计投入了约300人年，才慢慢看到曙光。基础设施产品的特性决定了它需要长期的打磨和积累，急功近利很容易半途而废。对于创始团队而言，我认为建立一套产品成熟度的检查清单非常重要，同时还要密切关注市场趋势的变化。在条件不成熟时，千万不要为了商业化而盲目行动，那样不仅浪费资源，还可能错失真正的机会。当决定商业化时，我建议组建新的专业团队。原来负责社区运营的同事虽然在社区建设方面有优势，但他们的思维方式和能力模型可能与商业化需求存在差异。我们要做的是发挥他们的优势，而不是试图让他们同时满足多个角色的要求。 "慢就是快"这句话在基础设施领域尤其适用。我们要建立长期主义的心态，不要被短期利益诱惑。如果一开始就抱着赚快钱的心态，很容易在困难面前退缩。基础设施产品需要时间来建立壁垒，需要持续投入才能看到回报。和2C产品不同，基础设施技术产品的市场规模评估应该从全球视角出发，不需要局限于某个单一市场。我们要考虑的是技术本身的普适性和应用场景的广度，而不仅仅是眼前的区域市场。从全球视角看，这一波AI革命的发展速度确实远超以往。国内的科技公司应该坚定地投入进去，这不仅是一次技术迭代，更像是移动互联网浪潮那样的时代机遇。我们需要保持学习和创新的热情，抓住这个难得的发展窗口。这些经验对所有科技创业者都有启发：坚持长期价值、尊重技术规律、保持开放视野，这些或许就是成功的关键。

#Zilliz #向量数据库 #RAG技术 #商业化 #长期主义

3周前

MAESTRO 一款自托管 AI 研究助手，通过一堆智能代理给你包办研究全流程，用先进的RAG技术管理文档库，支持定向文档分组和个性化研究任务设定，用户可通过聊天接口直接与文档或网络互动获取信息。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 95 条信息

#AI研究助手 #自托管 #RAG技术 #文档管理 #聊天接口

1个月前

#BestBlogs 深入聊聊 RAG | 大淘宝技术文章深入剖析 RAG 技术各环节的实现细节与优化策略，强调通过精细化调优文档分块、索引、编码、混合检索与重排，以提升 AI 应用召回率与精确率。摘要：本文由大淘宝技术团队撰写，旨在为 RAG 实践者提供从快速使用到深度优化的宝贵参考，解决 RAG 在 AI 应用开发中常被视为黑盒、难以定位和持续优化的问题。文章深入探讨了 RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节和优化策略，详细拆解了其核心链路，包括文档分块（Chunking）的语义切分和多模态/Agentic Chunking 策略；索引增强（Indexing），涵盖了语义增强和反向 HyDE 两种方法；编码（Embedding）环节中编码模型语言、词汇表和语义空间对效果的影响；混合检索（Hybrid Search）通过结合稀疏向量（BM25）和稠密向量（Transformer-based embedding）提升召回和精确率；以及重排序（Re-Ranking）利用 Cross-Encoder 进一步优化检索结果。文章强调每个环节都需要结合具体场景进行调优，以平衡召回率与精确率，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。主要内容: 1. RAG 各环节深度优化是提升 AI 应用效果的关键 -- 将 RAG 从黑盒变为可调优的白盒，通过精细化管理 Chunking、Indexing、Embedding、Hybrid Search 和 Re-Ranking 等模块，显著提升召回率与精确率。 2. 文档分块需结合语义和场景选择策略 -- 应考虑语义 Chunking、多模态 Chunking 或 Agentic Chunking，并根据文档特性调整分块大小和相似度阈值，确保知识内聚性。 3. 混合检索与重排能有效平衡检索的广度与精度 -- 混合检索结合关键词和语义匹配，提升召回率；重排则进一步筛选最相关文档，提高最终结果准确性。文章链接：

#RAG技术 #大淘宝技术团队 #AI应用优化 #检索增强生成 #深度优化策略