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。
29 天前
2025年3月31日，在2025年汉诺威工业博览会上，一台罗尔斯-罗伊斯（Rolls-Royce）的飞机发动机被展示在微软的展台上。这家发动机制造商利用微软的人工智能技术进行数据管理和数据分析。 人工智能（AI）是汉诺威工业展2025年的核心主题。这场全球最重要的工业博览会将于3月31日至4月4日在德国汉诺威举行，届时将展示人工智能如何为工业带来革命性变革。以下是为何这一年对工业界如此重要的原因。 人工智能成为竞争力的关键 人工智能不再是科幻电影中的概念，而是已成为工业领域的现实。2025年的汉诺威工业展将展示人工智能如何通过优化生产流程、提升效率和推动创新来增强企业的竞争力。例如，人工智能助手可以支持工厂车间的日常工作，而基于数据的预测性维护则能减少停机时间。 微软等科技巨头将在展会上展示其最新的人工智能解决方案。例如，微软推出的“工厂运营代理”（Factory Operations Agent）是一种人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。它能让工人通过自然语言查询分析机器数据，帮助管理者改进生产过程并快速识别和解决问题。 一项调查显示，82%的企业认为人工智能对德国工业的竞争力至关重要。然而，46%的企业担心德国工业可能会错过人工智能革命的机遇。这使得2025年的汉诺威工业展成为展示最新技术并推动其实施的关键平台。 加拿大作为伙伴国：人工智能与可持续发展的结合 2025年的伙伴国是加拿大，该国以“未来已来”（The future's here）为主题，展示其在自动化、能源、数字化转型和绿色技术领域的优势。加拿大拥有超过200家参展企业，致力于推动绿色、数字化和可持续的工业未来。人工智能在其中扮演着重要角色，例如通过优化能源使用和支持可再生能源技术实现更可持续的生产方式。 加拿大财政部长弗朗索瓦-菲利普·尚帕涅（François-Philippe Champagne）表示：“我们很高兴能继续国际合作，并在汉诺威工业展上展示超过200家代表绿色、数字化和可持续未来的加拿大企业。”这不仅加强了德加之间的经济联系，也为全球工业的未来发展指明了方向。 人工智能的具体应用 汉诺威工业展2025将展示人工智能在工业中的多种实际应用，包括： 自动化和机器人技术：人工智能驱动的自主机器人能够执行复杂任务，提高生产效率。 预测性维护：通过分析机器数据，人工智能可以预测潜在故障，从而减少意外停机。 质量控制：人工智能系统可以通过图像识别技术快速检测产品缺陷。 供应链优化：人工智能帮助企业更好地管理库存和物流，降低成本。 这些应用不仅提高了效率，还为中小企业提供了利用尖端技术的机会。展会上还将特别设立面向中小企业的展区，展示专为这一群体设计的可负担的人工智能解决方案。 人工智能的挑战与机遇 尽管人工智能潜力巨大，但其推广也面临挑战。例如，数据隐私和人工智能系统的透明度问题引起了广泛关注。欧盟即将推出的《人工智能法案》（AI Act）将为人工智能的使用设定严格标准，这可能会影响其在欧洲的推广速度。 与此同时，人工智能也带来了巨大机遇。它不仅能提升生产力，还能加速新产品和服务的开发。例如，在制药行业，人工智能可以缩短药物研发时间，从而更快地将新药推向市场。 汉诺威工业展：通往未来的桥梁 汉诺威工业展不仅是技术的展示平台，也是全球工业界交流的中心。超过4000家来自60多个国家的参展商将在展会上展示他们的创新成果。今年的展会预计将吸引超过13万名观众，与2023和2024年的参观人数相当。 对于德国工业而言，2025年可能是决定性的一年。人工智能的广泛应用可能标志着工业4.0的新阶段，即通过数字化和智能化实现更高效、更可持续的生产方式。正如微软德国公司总经理艾格尼丝·赫夫特伯格（Agnes Heftberger）所言：“人工智能已走出试验阶段，正在工业中大规模应用。” 结语 汉诺威工业展2025将是人工智能在工业中全面展示其潜力的一年。从优化生产到推动可持续发展，人工智能正在改变工业的面貌。对于企业来说，这既是挑战也是机遇——抓住这一趋势的企业将在未来占据领先地位。 （资讯：德国商报；图片：Julian Stratenschulte/dpa）
1 个月前
人工智能是汉诺威工业展上的主导主题 微软正在推出创新助手，旨在显著简化工厂的工作流程。在近日开幕的2025汉诺威工业博览会上，微软展示了可广泛应用于工业领域的具有人工智能的创新虚拟助手。该软件公司在此次展会上展示的新产品之一是“工厂运营代理”(Factory Operations Agent)。 据该公司介绍，这是一个人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。例如，该解决方案使工人能够通过使用自然语言查询来分析机器的数据。 “负责任的经理”将能够优化制造流程。人工智能助手还可以比以前更轻松地识别错误来源并解决问题。 微软德国公司董事总经理阿格尼丝·赫夫伯格在汉诺威工业博览会开幕式上表示，人工智能已经走出了测试和实验阶段，正在工业领域得到广泛应用。 “我们必须毫不犹豫地引入人工智能，否则德国将在国际竞争中落后。我们必须让数据宝藏为人工智能所用。” 德国人工智能已经存在 根据德国数字协会Bitkom的一项代表性调查，42%的德国工业企业已经在生产中使用人工智能，另有三分之一（35%）有相应计划。其中包括机器的监控、机器人和车辆的控制以及能源消耗的优化：这项调查是在德国 552 家拥有 100 名或更多员工的工业制造公司中进行的。82%的公司认同人工智能的使用对于德国工业的竞争力至关重要。 然而，近一半（46%）的人认为德国工业界可能会错过人工智能革命。微软与谷歌、Meta、亚马逊并列成为全球领先的人工智能系统提供商，部分原因是微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉早期投资数十亿美元与加州人工智能初创公司OpenAI及其开发的聊天机器人ChatGPT进行全面合作。 (资讯来源: tagesschau.de, 图片来源: heise.de)
2 个月前
AI 国际简讯 2025年02月18日 微软发布OmniParser V2.0工具，用于识别和解析屏幕上的可交互图标，新版本提升交互图标解析能力。 Meta Reality Labs 的研究团队推出"Pippo"模型，可从普通照片生成1K分辨率的多视角视频。 苹果将在Vision Pro头戴设备中推出Apple Intelligence系统，提供书写工具、Genmojis表情和图像功能。 JetBrains更新"AI Assistant"应用，支持本地大语言模型调用，可直接使用DeepSeek等离线模型。
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。
2 个月前
VBA（Visual Basic for Applications）是一种事件驱动的编程语言，由微软开发，主要用于其Office套件中的应用程序自动化。它允许用户编写宏来扩展Office软件的功能，比如Excel、Word、PowerPoint和Access等。下面我将详细介绍VBA的一些核心概念和如何在Excel中创建简单的VBA代码。 VBA的基本概念 对象模型：每个Office应用程序都有一个对象模型，它定义了该程序的对象层次结构。例如，在Excel中，顶层对象是Application，它可以包含多个Workbook对象，而每个Workbook又可以包含多个Worksheet对象。 模块：在VBA中，代码被组织成模块。模块可以是标准模块、类模块或窗体模块。标准模块是最常用的，它们用于存储独立的过程和函数。 过程与函数：过程（Subroutine 或简称 Sub）是一段执行某些操作但不返回结果的代码块；而函数（Function）则是一段执行操作并返回一个值的代码块。两者都可以接受参数，并且可以在其他过程中调用。 如何在Excel中创建VBA代码 启用开发者选项卡 首先，你需要确保Excel的“开发者”选项卡已经启用： 打开Excel。 点击文件 > 选项 > 自定义功能区。 在右侧列表中勾选“开发者”复选框。 点击确定。 打开VBA编辑器 点击“开发者”选项卡中的“Visual Basic”按钮，或者按快捷键Alt + F11来打开VBA编辑器。 创建一个简单的VBA程序 假设我们要创建一个简单的VBA程序，该程序会在用户点击一个按钮时显示一条消息： Sub HelloWorld() MsgBox "Hello, World!" End Sub 这个例子展示了如何使用MsgBox函数来显示一个对话框。你可以通过插入一个按钮到工作表上，并将其关联到上述的HelloWorld子程序来触发这段代码的执行。 实际应用示例 如果你想要自动完成一些日常任务，例如为选定的数据区域添加边框，你可以编写如下代码： Sub AddBordersToSelection() Dim rng As Range Set rng = Selection With rng.Borders .LineStyle = xlContinuous .Weight = xlThin End With End Sub 在这个例子中，我们定义了一个名为rng的变量来表示当前选中的单元格区域，并给这个区域的所有边框设置了连续线条样式和细线宽。 以上只是对VBA的一个简要介绍，实际的VBA编程可以非常复杂，包括处理数据、操作文件系统、与其他应用程序交互等高级功能。对于更深入的学习，建议参考官方文档或其他学习资源。
4 个月前
据微软 2024 年 12 月 19 日发布的博文，Microsoft Edge 浏览器在 2024 年通过内置的 Copilot 功能，用户进行了超过 100 亿次的 AI 对话。 这凸显了用户对 AI 驱动工具的广泛接受和日益增长的依赖。这一里程碑表明： 用户对 AI 辅助工具的高接受度：越来越多的用户在日常浏览和工作中依赖 AI 工具进行搜索、内容生成和任务自动化。 AI 技术的成熟和普及：Copilot 功能显然已经在帮助用户更高效地获取信息和完成任务。 Edge 浏览器的市场竞争力：这一数据也反映出 Edge 浏览器在与其他浏览器的竞争中取得了一定的优势。
4 个月前
微软研究院表示，现在的AI具备更强的推理能力，AI模型很快将能够处理更复杂的任务。未来将比ChatGPT等传统的聊天机器人更强大，微软正在利用AI代理来连接整个组织的员工，而且透过硬体升级AI将变得更加节能。 周四OpenAI也表示，将推出高价版的聊天机器人ChatGPT Pro新订阅服务，专门为工程和研究板块设计，月费达到200美元。 AI应用持续往前推动，华尔街方面也正密切关注硅谷，在AI上的巨额投资能否带来营收增长。
7 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。
7 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。
7 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！
