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RAG 准确率告急？金融大佬 Mike Conover 亲授：构建高保真知识智能体的实战秘笈
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社区头条前言你是否也在RAG项目中为提升准确率而苦恼？尤其是在金融、法律等高风险领域，一个微小的错误都可能带来难以估量的代价。这不仅是技术挑战，更是业务应用的生死线。当前，利用RAG(RetrievalAugmentedGeneration)技术加速知识获取看似是捷径，但如何跨越准确性这道坎，构建真正可靠的AI应用，特别是知识智能体(KnowledgeAgent)，成为了我们必须攻克的难题。幸运的是，Brightwave的创始人兼CEOMikeConover，这位曾领导Databrick...RAG智能体项目Deepseek新论文！如何让AI自己学会更公平地打分？
一、为啥要研究这个问题？现在的AI大模型（比如ChatGPT）虽然很厉害，但它们在做一些需要“打分”的任务时（比如判断哪个回答更好、更安全），还是得靠人类提前设定好规则。比如，告诉AI“答案要准确”、“不能有偏见”等等。但现实情况超级复杂，很多问题没法靠几条固定规则解决，比如怎么评价一篇作文的好坏，或者怎么判断一段对话有没有冒犯性。这时候，AI就需要自己学会“打分”——这就是奖励建模（RewardModeling）。不过...DeepseekAI奖励建模AI在数据存储与管理中的应用：3个案例
MinIOMinIOAIStor与ModelContextProtocol（MCP）Server应用的AI能力自然语言处理（NLP）：支持与主流大语言模型（LLMs）如AnthropicClaude或OpenAIGPT集成，用户可通过自然语言进行意图驱动的查询（如：“FindunclassifiedimagesinbucketX”），无需编写结构化命令，从而实现对存储系统的类对话式交互。自动元数据标注：借助MCPServer的askobject功能，通过AI模型自动提取和分类非结构化数据（如图像元数据），可能基于嵌入式...AI数据存储A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务
精华 社区头条Google正式下场定义Agent协作新规矩：Agent2Agent(A2A)开放协议来了。AIAgent单打独斗的时代要过去了？GoogleCloud联合超过50家技术和咨询大佬(包括Cohere,Langchain,MongoDB,等等一票重量级选手)正式推出Agent2Agent(A2A)协议。这玩意儿要干啥？简单说，就是给不同厂商、不同框架下构建的AIAgent提供一套标准的沟通语言和协作方式，打破信息孤岛，让它们能真正“组队打怪”，提升效率。与MCP的关系？A2A与MCP是兼容互补的Googl...A2AAgentAI【人工智能】AI如何精准匹配RAG知识库？揭秘混合检索的奥秘！
精华在人工智能（AI）领域，长上下文生成与检索（RAG）已成为提升自然语言处理（NLP）模型性能的关键技术之一。随着数据规模与应用场景的不断扩展，如何高效地处理海量上下文信息，成为研究与应用的热点话题。本文将深入探讨OpenAI最新发布的O1preview和O1mini模型在长上下文RAG任务中的表现，比较其与行业内其他SOTA（StateoftheArt）模型如GPT4o和GoogleGemini1.5的性能差异，并提供实用的优化建议，助力开发者在构建LLM（大型语...AIRAG知识库图像编辑进入“精修时代”！“指哪改哪”！北交&美图发布DCEdit：改图不伤背景的终极方案
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2503.16795亮点直击精确语义定位策略，用于在源图像中进行准确的语义定位；插拔式双层控制机制，通过语义定位增强编辑效果；RW800，一个用于评估基于扩散transformer的编辑方法的挑战性基准。在广泛使用的PIEBench和RW800基准上评估了DCEdit。评估结果表明，与以往的方法相比，DCEdit在背景保留和编辑性能方面具有优越性。效果展示在PIEBench上与基于UNet的扩散方法和基于DiT的方法进行的定性对比...图像生成AI斯坦福等开源代码定位AI Agent，极大提升开发、维护效率
斯坦福大学、耶鲁大学、南加州大学等研究人员联合开源了，专用于代码定位的智能体LocAgent。在软件开发和维护领域，代码定位是开发者日常工作中的核心任务之一，需要开发者根据问题描述，例如，错误报告、功能请求或性能问题等，快速、准确地找到需要修改的代码片段。但传统代码定位方法在处理复杂代码库时，面临复杂代码库导航困难，问题描述与代码实体之间的语义鸿沟，多跳推理的困难等。而LocAgent可以有效解决这些难题，能...斯坦福AI Agent开发AI Agent大变天！谷歌开源A2A，一夜改变智能体交互
精华昨晚，谷歌在GoogleCloudNext25大会上，开源了首个标准智能体交互协议——Agent2AgentProtocol（简称A2A）。A2A将彻底打破系统孤岛，对智能体的能力、跨平台、执行效率产生质的改变，支持Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday等主流企业应用平台。简单来说，这个A2A交互协议有点当年谷歌牵头80多家企业搞安卓系统的味道，因为首批就有50多家著名企业加入。...谷歌开源智能体「DeepSeek-V3 技术解析」：多词元预测技术（Multi-Token Prediction, MTP）
原创编者按：在实时人工智能应用场景中，大语言模型的推理速度直接影响用户体验。传统模型通过逐词元预测（nexttokenprediction）生成文本，每次仅预测一个词元的方式导致长文本生成耗时较长。这种延迟在对话系统和内容创作平台中尤为明显，已成为阻碍用户沉浸体验的主要障碍。本文深入探讨了DeepSeekV3模型的多词元预测技术（MultiTokenPrediction,MTP）。与现有方法（如独立预测多个词元导致逻辑断裂）不同，DeepSeek创新性地通过...MTPLLMDeepSeek三大AI超能力：分类式AI、预测式AI和生成式AI
原创 社区头条了解分类、预测和生成式AI之间的区别——它们的主要功能，以及如何使用它们对数据进行分类、趋势预测和内容创建。人工智能（AI）是一个潜能巨大且不断发展的领域，是无数现代技术的核心。为了驾驭它的复杂性，将AI划分为三个核心“家族”是大有裨益的，它们每个“家族”都有自己独特的目的和“个性”：分类式AI：作为数据整理的关键工具，它善于将输入信息标记为既定类别。例如，电子邮件服务借助它从真实邮件中筛选出垃圾邮件...生成式AI分类式AI预测式AI我们一起聊聊视觉语言模型
什么是视觉语言模型？视觉语言模型（VisionLanguageModels,VLMs）是人工智能领域的一项突破性进展，它结合了视觉和文本数据，以增强机器的理解和交互能力。这些模型利用大型数据集来训练算法，使其能够同时解释视觉内容和语言，从而实现图像字幕生成、视觉问答、多模态内容生成等多种应用。随着人工智能领域的发展，理解视觉语言模型对于研究人员、开发者和爱好者来说变得至关重要。视觉语言模型的关键组成部分图像编码器将视觉...视觉语言模型人工智能llama 4， 开源！
Meta开源llama4，原生多模态模型，惯例，支持200多种语言，除了中文。有点堆活，主要特色是，可以单张GPU运行近1000wtoken上下文的模型，所以直接对标gemini了？1000万token上下文窗口意味着什么？相当于可以处理20多小时的视频内容（因为它是原生多模态模型）。三款全新模型同步发布Scout：17B激活参数（16个专家）。速度极快，原生多模态，智能程度高。达到业界领先的1000万+token上下文窗口，并且可以在单个GPU上运行！Maver...llama 4模型DPO实时回放+全链路监控！AgentOps如何让AI代理告别“人工智障”？
社区头条在人工智能领域，AI代理的开发和管理正变得越来越复杂。随着大型语言模型（LLM）和智能代理的广泛应用，开发者需要更强大的工具来监控、调试和优化这些系统。AgentOps应运而生，它为AI代理的开发、评估和监控提供了一站式解决方案，帮助开发者从原型设计到生产部署的全生命周期管理。本文将详细介绍AgentOps的核心功能、优势特点、应用场景以及如何快速上手。一、项目概述AgentOps是一个专为AI代理开发设计的开源平台，旨在帮助...AgentOpsAI代理Local Deep Researcher：本地化部署的AI研究助手，零门槛开启智能研究
在当今信息爆炸的时代，无论是学术研究、商业分析还是个人学习，都需要从海量的信息中快速获取、整理和分析关键内容。然而，传统的人工研究方法往往效率低下且容易遗漏重要信息。随着人工智能技术的飞速发展，AI驱动的研究工具应运而生，LangChain团队开发了LocalDeepResearcher。它旨在通过AI技术帮助用户进行深入、迭代式的主题研究。与传统的研究方法不同，LocalDeepResearcher能够自动分解问题、检索信息、生成总结，并通过...AI本地化部署Meta放大招！Llama 4三大模型来袭，开源免费还超能打
原创 精华最近，AI领域又掀起了一阵波澜！MetaAI一次性推出了三款全新的Llama4模型，直接把开源AI的“战火”烧到了新的高度。在这个大家都忙着堆砌“闭源大模型”的时代，Meta却选择了另一条路：把强大的AI能力免费开源，让每个人都能用上。今天，咱们就来好好盘一盘这三款Llama4模型，看看它们到底有多厉害！Llama4家族：各有千秋的“三兄弟”Meta这次推出的Llama4家族，包括Scout、Maverick和Behemoth三款模型。这三款模型各有特点，从...Llama 4多模态大模型RAG系统中的“幕后英雄”：重排器如何提升信息检索的精准度？
原创在信息爆炸的时代，我们每天都在海量的数据中穿梭，试图找到真正有价值的信息。而RetrievalAugmentedGeneration（RAG）系统的出现，就像是一盏明灯，照亮了我们在信息海洋中的前行之路。但你有没有想过，RAG系统之所以能够精准地为我们提供有用的信息，背后其实有一个关键的“把关人”——重排器（Reranker）。今天，就让我们一起深入探索重排器的世界，看看它是如何在RAG系统中发挥着不可或缺的作用。一、什么是RAG中的重排器...RAG重排器LLMDeepSeek对RAG技术的优化与落地影响：技术深度调研报告
1.RAG技术现状与核心挑战1.1技术架构解析RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统采用双阶段架构：检索模块：基于稀疏检索（BM25）、密集检索（DPR、ANCE）或混合检索，使用FAISSHNSW构建向量索引生成模块：基于Transformer架构的预训练语言模型（如ChatGPT、Qwen），通过CrossAttention融合检索结果典型RAG伪代码示例retrieverDenseRetriever(indexfaissindex)generatorT5ForConditionalGeneration.frompretrained(...)defrag...DeepSeekRAG技术2025年，企业如何选择最适合的AI代理构建器？
原创在数字化浪潮的推动下，AI技术正以前所未有的速度改变着企业的运营方式。AI代理（AIAgents）作为其中的关键应用，正在帮助企业实现从客户服务到流程自动化的全方位升级。然而，面对市场上众多的AI代理构建器，企业该如何做出最佳选择呢？今天，我们就来深入探讨这一问题，并为你揭晓2025年最值得企业关注的四大AI代理构建器。一、AI代理：企业数字化转型的新引擎在深入了解AI代理构建器之前，我们先来了解一下什么是AI代理。简...AI代理AI AgentsYourGPTAI 大模型应用开发全攻略
原创AI大模型应用开发作为新兴领域，不断出现新的技术：LLM、Prompt、RAG、Agent、Finetuning、MCP等，本文聚焦AI大模型应用开发，带领大家入门，带领大家了解AI大模型应用开发的全攻略。尽管市面上的大语言模型（LLMs）种类繁多，但大家在使用时其实都是通过API来与大模型交互的。这些大模型的接口通常遵循一些通用的规范，比如：OpenAI的标准。下面，我们就以OpenAI接口为例，来聊聊这些大模型都有哪些能力。当你和大模型交流时，...AILLM大模型英伟达押注Agent新基建！AI专属搜索引擎问世
社区头条嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道还记得Google刚出现时那种"真TM牛逼"的感觉么？到现在，当我们习惯了“问啥搜啥”的节奏，搜索引擎的革命又来了——不过这次，它不是为人类设计的！今天要介绍的Exa，是专为AIAgent打造的搜索引擎，重新定义AI时代的搜索基础设施。2024年7月完成了2200万美金的A轮融资，由Lightspeed领投，英伟达、YC等跟投，ARR超千万美金。人类搜索VSAgent搜索：差别到底在哪？人类搜索："机...英伟达AgentAI
