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Rag 关键字列表
“原子化”解构与“开箱即用”：企业AI落地潮下的突围战
高昂的成本、复杂的技术、缺乏专业人才等问题，如同道道“天堑”，将众多企业拒之门外。理想与现实的巨大落差，让人不禁发问：AI落地，究竟是“未来已来”，还是“镜花水月”？
FlexRAG：为科研人员和开发者量身打造的高性能RAG框架
它打破了传统RAG只能处理文本的局限。无论是图片、文档还是网页快照，FlexRAG都能轻松应对。就像一个全能选手，各种数据类型都能游刃有余地处理。
企业AI应用加速：Cloudera推出RAG Studio简化AI部署
可信的数据、分析和AI混合平台厂商Cloudera今日宣布推出RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）Studio。
GraphRAG-Local-UI：使用本地 LLM 的 GraphRAG
使用本地 LLM 的 GraphRAG - 具有强大的 API 和用于索引/快速调整/查询/聊天/可视化/等的多个应用程序。
GraphRAG本地化与Ollama集成及交互式UI：结合知识图谱的本地模型支持和交互界面
结合知识图谱的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知识管理和查询工具，适用于数据管理、查询执行和结果可视化。
Haystack 2.0解锁智能问答新玩法
Haystack 2.0作为一款开源框架，通过整合多种检索和生成模型，为构建RAG问答管道提供了便捷的解决方案。
Cohere发布RAG增强版大模型并开源权重，支持中文、1040亿参数
据悉，Command R+有1040亿参数，支持英语、中文、法语、德语等10种语言。最大特色之一是，Command R+对内置的RAG（检索增强生成）进行了全面强化，其性能仅次于GPT-4 tubro，高于市面上多数开源模型。
最新RAG综述来了！北京大学发布AIGC的检索增强技术综述
北京大学崔斌教授领导的数据与智能实验室发布了关于检索增强生成（RAG）技术的综述，涵盖近300篇相关论文。RAG技术结合检索与生成，用于问答、对话生成等AI任务，展现出卓越潜力。
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