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向量库已死、RAG永存:模型进步再次干死过时技术

向量库刚被捧上神坛,就被最新一代大模型一脚踹下。原因很简单:当模型上下文一口气拉到百万 token,召回和排序一次搞定,传统 RAG 架构里的向量检索瞬间成了“多余的中间商”。本文用实测数据告诉你,向量延迟、精度天花板和成本是如何被原生长上下文碾压的——以及,

模型 技术 rag 向量 rag永存 2025-09-03 14:41  5

人工智能的核心数学基础

很多大学生在学习人工智能时会有一个疑问:为什么数学这么重要?人工智能看起来是编程、是算法、是模型,但这些表面上的“工具”背后,支撑它们的正是数学逻辑。就像建筑需要地基一样,人工智能的每一层技术结构都离不开数学作为支撑。

人工智能 向量 神经网络 贝叶斯定理 信息论 2025-09-01 17:31  6

RAG-MCP:AI 驱动下的大模型工具调用精准化实践

如果你是企业 AI 负责人,可能遇到过这样的困境:为大模型接入了 200 多个业务工具(比如订单查询、物流追踪、客户画像)后,模型反而 “变笨了”—— 明明用户问 “查最近一周的退款订单”,却错误调用了 “新品上架工具”;单次查询的令牌成本从 5000 涨到

模型 rag 向量 mcp 语义 2025-08-30 22:07  7

AI产品经理必修课:RAG(终)

RAG,不只是技术架构,更是一种产品思维。从“检索增强”到“生成协同”,它连接的是知识系统与用户体验的双重跃迁。但很多产品经理只看到了“能搜能答”,却忽略了背后的数据治理、提示词策略与系统设计。作为系列终篇,本文将从产品视角拆解 RAG 的底层逻辑与落地路径,

rag 产品经理 向量 token 语义 2025-08-26 11:20  7

使用RAG构建高质量知识库

在AI技术飞速发展的当下,RAG(检索增强生成)作为实用的前沿技术,正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理,从知识入库到检索的全流程,并结合公司考勤管理制度实例演示其应用,助你轻松掌握RAG技术,开启知识库建设新篇,快来一探

知识库 rag 向量 context 外出申请单 2025-08-11 13:14  7

数据库厂商入局AI又有新思路,OceanBase选择“卖铲子”

很多企业要求数据库既要快又要稳,要能轻松搞定海量数据,同时处理超多请求(比如“双 11”抢购秒杀),忙时自动扩容,闲时自动缩水,万一出现 bug 也要迅速恢复,保障业务不中断。传统的集中式单机数据库显然无法同时满足这些需求,和某家云厂商绑定的模式,也可能使得整

rag ob 向量 数据库 oceanbase 2025-06-26 14:33  15