ima.copilot是腾讯推出的AI智能工作台，旨在为用户提供集搜索、阅读、写作于一体的智能化体验。
其核心功能之一是个人知识库，用户可以将本地文件、网页链接、公众号文章、笔记等内容添加至知识库。
通过RAG（检索增强生成）技术，ima将用户的个人知识与大模型相结合，提供个性化的问答和写作辅助。
ima.copilot的个人知识库功能适用于多种场景，包括
通过将个人知识与AI能力相结合，ima致力于成为用户的“第二大脑”，提升工作和学习效率。
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2 个月前
高盛报告：阿里巴巴领衔AI基建，腾讯主导AI应用领域 2月14日，高盛发布最新研究报告，揭示了中国互联网行业在人工智能（AI）技术快速发展背景下的新格局。报告指出，行业正逐渐分化为两大阵营：AI基础设施建设和AI应用开发。阿里巴巴凭借其强大的云服务基础设施，成为AI基建领域的关键力量；而腾讯则依托其在消费者端（C端）应用的广泛生态和卓越用户体验，成为AI应用领域的核心推动者。 报告详细分析了两家公司的优势：阿里巴巴作为中国最大的云服务提供商，其规模优势在AI基础设施建设中占据重要地位，预计在2026财年将实现14倍的预期市盈率。腾讯则凭借其微信超级应用的潜在AI代理功能和闭环交易能力，在2025财年预期市盈率达到16倍，同时腾讯云在中国公共云市场中也稳居前三。 报告进一步预测，随着中国AI模型的灵活性和计算成本效率的显著提升，超级应用如微信和抖音将继续深化在电子商务和本地服务等交易领域的应用。此外，随着开源模型的兴起和计算成本的降低，AI的采用率将进一步提高，特别是在支持多年云和数据中心需求增长的企业端（B端）场景中。 高盛特别强调，腾讯通过其强大的C端生态和用户体验，将AI技术深度融入日常生活。报告以元宝为例，指出其快速崛起是腾讯在AI应用领域实力的体现。元宝集成了DeepSeek-R1模型的强大推理能力和腾讯云的AI推理基础设施，不仅提供了更智能的交互体验，还通过微信生态的独特内容支持，实现了更精准的信息推送和更高效的任务执行。 报告最后指出，集成R1后的元宝在用户体验上实现了质的飞跃，用户可以通过多轮对话和深度思考模式，快速获取微信公众号、视频号等生态内的丰富内容，进一步巩固了腾讯在AI应用领域的领先地位。
2 个月前
比GraphRAG更懂“思考”，微软又开源PIKE-RAG：主打复杂私域知识理解和推理 继GraphRAG之后，微软又发布PIKE-RAG，主打在复杂企业场景中私域知识提取、推理和应用能力，PIKE-RAG 已在工业制造、采矿、制药等领域进行了测试，显著提升了问答准确率。报告、代码、demo均已开源。
3 个月前
腾讯混元大模型的数学原理主要基于深度学习和自然语言处理领域的相关技术，以下是其核心要点： 神经网络与Transformer架构 多层神经网络：混元大模型采用多层神经网络结构，通过模拟人脑神经元之间的连接来处理和学习数据。每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过激活函数进行处理后输出到下一层神经元，从而实现对数据的特征提取和模型的训练。 Transformer核心机制：混元大模型基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。自注意力机制能够计算文本中每个位置与其他位置之间的关联程度，从而捕捉长距离依赖关系，更好地理解句子中的上下文信息。在计算自注意力时，对于输入序列中的每个位置，会计算其与其他位置的注意力得分，然后根据这些得分对相应位置的特征进行加权求和，得到该位置的新特征表示。除了自注意力机制外，Transformer还包括前馈神经网络，用于对经过自注意力机制处理后的特征进行进一步的非线性变换。 预训练与微调 预训练：在大规模语料库上预先训练模型，使其学习语言的一般规律和知识，如语法、语义、常见的语言模式等。预训练过程通常采用无监督学习的方式，例如使用大量的文本数据进行自监督学习，让模型自动预测文本中的下一个单词或句子中的空缺部分等。通过预训练，模型能够获得丰富的语言知识和语义理解能力，为后续的微调任务奠定基础。 微调：在预训练完成后，根据具体的任务需求，对模型进行微调。微调是在特定的有标注数据集上进行的有监督学习过程，通过调整模型的参数，使其在特定任务上达到更好的性能。例如，在文本分类任务中，使用标注好的文本分类数据集对预训练模型进行微调，让模型学习到如何根据输入文本的特征进行分类。 优化算法与正则化技术 优化算法：在训练过程中，使用优化算法来调整模型的参数，以最小化预测误差。常见的优化算法如随机梯度下降（SGD）及其变种Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam等。这些算法通过计算损失函数对模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。 正则化技术：为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，混元大模型采用了正则化技术，如Dropout和Batch Normalization。Dropout在训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次训练时都使用不同的子网络结构，从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。Batch Normalization则是对每个批次的输入数据进行归一化处理，使得模型在训练过程中输入数据的分布更加稳定，加快训练速度并提高模型的性能。 混合专家模型结构 混元大模型采用混合专家模型结构，每一层包含多个并行的同构专家，一次token的前向计算只会激活部分专家，推理成本远低于同等参数的稠密模型。同时，在路由策略上进行创新，在传统Top-K路由的基础上进一步提出了随机补偿的路由方式，将因为专家满负载原本会扔掉的token，随机路由到其他仍有负载冗余的专家，保障训练稳定性。还设置一个共享专家来捕获所有token所需的共同知识，并通过多个需要路由的专家动态学习特定领域的知识。 处理长文与提升推理效率 长文处理：对于长文领域，通过引入多阶段预训练和退火机制，使得模型仅使用少量长文合成语料，即可获得较好的长文效果，显著提升模型长文外推能力。 推理效率提升：使用Grouped-Query Attention和Cross-Layer Attention两种KV Cache压缩策略，从head/layer两个维度联合压缩KV cache，并引入量化技术，进一步提升压缩比，最终将模型的KV Cache压缩为MHA的5%，大幅提升推理性能。
3 个月前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
8 个月前
以下是一些关于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）企业落地的成功案例： Salesforce Einstein Salesforce 利用 RAG 技术打造了 Einstein 智能助手。 功能与应用：Einstein 可以从大量的客户数据、销售记录、市场趋势等信息中进行检索，并结合生成式回答来为销售团队提供个性化的建议和洞察。例如，当销售代表与客户沟通时，Einstein 能够快速检索相关客户信息和历史交易记录，同时生成针对当前情况的最佳销售策略建议，如推荐合适的产品、提供优惠方案等。 成果与效益：通过使用 Einstein，Salesforce 的客户企业显著提高了销售效率和客户满意度。销售团队能够更快速地响应客户需求，准确把握销售机会，从而增加了销售额和市场份额。同时，客户也受益于更加个性化和高效的服务体验。 Cisco with RAG for Customer Support Cisco 在客户支持领域应用了 RAG 技术。 功能与应用：当客户遇到技术问题时，Cisco 的支持系统可以从庞大的知识库中检索相关的解决方案和技术文档，并利用生成式模型为客户提供清晰、易懂的解答。例如，如果客户报告网络故障，系统会检索类似问题的历史解决方案，并根据当前情况生成具体的故障排除步骤和建议。此外，支持团队也可以利用该系统快速获取相关知识，提高解决问题的速度和准确性。 成果与效益：这大大缩短了客户等待解决问题的时间，提高了客户满意度。同时，Cisco 也降低了支持成本，因为系统可以自动处理许多常见问题，减少了人工干预的需求。 金融行业中的应用案例 某大型金融机构利用 RAG 技术提升风险管理和投资决策。 功能与应用：该机构将大量的金融市场数据、经济指标、行业研究报告等信息整合到 RAG 系统中。在进行风险管理时，系统可以检索历史市场波动数据和风险事件，并结合生成式分析提供当前市场风险的评估和预警。在投资决策方面，系统能够根据用户的投资目标和风险偏好，从海量数据中检索合适的投资组合建议，并生成详细的投资分析报告。 成果与效益：帮助金融机构更准确地评估风险，做出更明智的投资决策。提高了决策的效率和准确性，降低了投资风险，为机构带来了显著的经济效益。 这些成功案例展示了 RAG 技术在不同行业的广泛应用和巨大潜力，为其他企业考虑落地 RAG 提供了宝贵的参考经验。
8 个月前
当将 RAG 企业落地时，以下是一些需要注意的事项： 数据质量与管理： 确保数据的准确性、完整性和一致性。对用于检索的知识库进行严格筛选和清理，去除错误、过时或不相关的信息，以免影响生成结果的质量。 建立有效的数据更新机制，以保证知识库中的信息能够及时反映最新的知识和业务动态。例如，定期更新文档、数据库记录等。 对数据进行分类和标记，便于在检索时能够准确地定位到相关内容。这可能涉及到制定合适的分类体系和标签规则。 查询处理与优化： 针对不规范的查询和短查询，采用合适的处理方法。例如，通过意图分析确定用户意图，缩小召回范围；进行关键词提取，以便根据关键词进行检索；或者主动向用户提问以获取更多信息，从而使查询更加明确。 优化查询的性能和效率，避免出现响应时间过长等问题。可以通过选择合适的索引技术、优化检索算法等方式来提高查询速度。 集成结构化数据：如果企业中存在结构化数据（如关系数据库、Excel 文件等），需要考虑如何将其有效地整合到 RAG 流程中。这可能需要开发相应的数据接口或转换工具，以确保结构化数据能够与非结构化数据一起被检索和利用，为生成更全面和准确的回答提供支持。 模型选择与调优： 根据企业的具体需求和应用场景，选择合适的 RAG 模型架构和相关技术。不同的开源框架或商业解决方案在功能、性能、可扩展性等方面可能存在差异，需要进行充分的评估和比较。 对所选的模型进行调优，包括调整参数、优化训练过程等，以提高模型在企业数据上的表现。例如，可以使用特定领域的数据集进行进一步的微调，使模型更好地适应企业的业务知识和语言特点。 结果评估与反馈： 建立评估指标体系，对 RAG 生成的结果进行客观的评估。这可以包括准确性、相关性、可读性等方面的指标，通过与人工标注的结果进行对比或进行用户满意度调查等方式来衡量生成结果的质量。 根据评估结果，及时收集反馈信息，以便对模型和系统进行进一步的改进和优化。例如，如果发现某些类型的问题经常出现错误回答，可以针对性地调整数据或模型。 安全与隐私保护： 确保企业数据的安全，采取措施防止数据泄露、未经授权的访问等问题。这可能涉及到数据加密、访问控制、安全审计等方面的技术和管理措施。 如果处理的是包含个人隐私信息的数据，必须严格遵守相关的隐私法规和政策，对用户隐私进行保护。例如，在数据收集、存储和使用过程中，明确告知用户并获得其同意，对敏感信息进行脱敏处理等。 可扩展性与兼容性： 考虑企业未来的发展和业务扩展需求，选择具有良好可扩展性的 RAG 解决方案。这包括能够支持更大规模的数据量、更多的用户访问以及更复杂的应用场景等。 确保 RAG 系统与企业现有的技术架构和软件系统具有良好的兼容性，能够方便地进行集成和对接。例如，与企业的业务系统、数据库、应用程序等进行无缝连接，以实现数据的共享和交互。 用户体验与界面设计： 设计友好、直观的用户界面，使用户能够方便地输入查询并理解生成的回答。提供清晰的操作指引和反馈信息，降低用户的使用门槛和学习成本。 优化生成结果的呈现方式，使其易于阅读和理解。例如，对长篇幅的回答进行分段、突出关键信息、提供相关的参考资料或链接等。 成本控制与效益分析： 评估 RAG 项目的成本，包括技术采购、数据处理、模型训练、系统维护等方面的费用，确保在企业的预算范围内。 分析 RAG 系统为企业带来的效益，如提高工作效率、改善客户服务、创造新的业务机会等，以证明项目的投资价值。通过持续的效益分析，不断优化 RAG 系统的应用策略，以实现最大的收益。 法律合规性：了解并遵守相关的法律法规，特别是在涉及知识产权、内容创作、数据使用等方面。确保 RAG 生成的内容不侵犯他人的版权、商标权等合法权益，避免可能的法律风险。 总之，RAG 企业落地需要综合考虑技术、数据、业务、用户等多个方面的因素，通过精心的规划、实施和不断的优化，才能实现其在企业中的有效应用和价值最大化。在实施过程中，建议与专业的技术团队、法律顾问等进行合作，以确保各项工作的顺利进行。
8 个月前
RAG 技术在不同行业的广泛应用和巨大潜力，企业利用RAG技术激活企业内如数据，让企业再次焕发生命力！
8 个月前
RAG 即检索增强生成，它是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型，常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。
8 个月前
广州金域医学检验集团股份有限公司与腾讯医疗健康(深圳)有限公司联合主办了2024“域见杯”医检人工智能开发者大赛，旨在加速医检AI创新成果的转化落地。
8 个月前
所有的大模型都有共性和特性，那腾讯的混元大模型的相对优势在哪呢？
