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,
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,
最近,工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年,AI领域的主旋律是“规模定律”(Scaling Law),即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵,也认为只是工程上的不足,并非数学上的不可能。但最近,一篇来自谷歌DeepMind的理论奠基型论文从
GitHub 已经从简单的版本控制发展成为现代软件开发的支柱。虽然组织认真地扫描来自 npm 或 PyPI的打包依赖项,但他们往往忽略了一个更普遍的危险:GitHub 托管的代码在整个软件开发生命周期中渗透系统的多种方式。这些隐藏的风险向量会造成老练攻击者主动
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。
文章探讨了生成式AI对搜索技术的影响,以及AI搜索平台如何通过结合经典搜索技术与现代AI来提高检索的智能性、速度和可扩展性。它还讨论了企业在基本和高级GenAI用例中面临的选择,以及AI搜索平台的重要性。
这事儿里没有完美的人,只有各有各的算盘。一个是从巅峰走下来的企业家,一个是拒绝背锅的富二代,一个是抱着孩子敲门的年轻妈妈。场面不热闹才怪。
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
在日益不确定的全球经济环境中,AI创新竞赛正在激烈进行。但许多企业仍缺乏执行工具:Gartner预测,到2027年,60%的组织将因数据治理问题而无法实现AI用例的价值。
本文将介绍一套基于用户及产品向量嵌入的实时推荐系统,由BigQuery(Google Cloud完全托管的PB级数据仓库)及Spanner(Coogle Cloud完全托管、适合关键任务的全局规模数据库)提供支持。
国家知识产权局信息显示,杭州自变量信息科技有限公司申请一项名为“基于大模型微调与向量嵌入的商品自动分类方法”的专利,公开号CN120541612A,申请日期为2025年05月。
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,
在RAG系统中,Query改写不是锦上添花,而是决定检索效果的关键变量。本篇文章将从AI产品经理视角出发,拆解Query改写的核心逻辑与落地路径,帮助你理解如何通过“意图重构”提升召回质量,构建更智能、更精准的AI问答系统。
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
笔者在腾讯元宝(选择DeepSeek模型、勾选R1·深度思考、勾选自动搜索)上输入问题:“我要针对向量数据库做一次行业深度采访,请帮我列出中国值得采访的相关公司。”
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国家知识产权局信息显示,维沃移动通信有限公司申请一项名为“通话方法、装置及电子设备”的专利,公开号CN120416382A,申请日期为2025年04月。
国家知识产权局信息显示,武汉理工数字传播工程有限公司申请一项名为“一种基于大语言模型的词嵌入向量提取方法及系统”的专利,公开号CN120218061A,申请日期为2025年03月。
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
导读随着人工智能技术的迅猛发展,特别是大语言模型的爆发式增长,AI 已经开始深入影响数据科学工作的各个方面。本文将由 Snap 公司 Core Data Science 组数据科学家徐萌老师,从数据科学家的日常工作出发,探讨如何利用 AI 技术优化数据处理流程
独立数据库厂商OceanBase今日在媒体沟通会上宣布,其云数据库OB Cloud已实现AI能力的开发部署及生态集成,并已服务零售、金融、物流等行业的数十家头部企业,推动AI落地。