RAG 是 retrieval-augmented generation 的缩写，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。RAG 模型的核心思想是通过检索模块从外部知识库或大规模语料库中获取相关信息，然后将这些信息提供给生成模块，以生成更加准确和有用的回答或文本。
在人工智能构建知识库领域，RAG可以分成这三种 Naive RAG、Advanced RAG 和 Agentic RAG ，其特点分别如下：
数据获取方式：
知识表示与存储：
检索与生成过程：
数据获取方式：
知识表示与存储：
检索与生成过程：
数据获取方式：
知识表示与存储：
检索与生成过程：
19 天前
ChatBI 是一种基于人工智能和自然语言处理技术的商业智能（Business Intelligence, BI）分析工具。与传统的 BI 工具不同，ChatBI 以对话交互为核心，用户可以像与人交流一样，通过自然语言对话来获取数据分析和业务洞察。这种模式大大降低了数据分析的门槛，使非技术用户也能够轻松地进行复杂的数据查询和分析。 核心功能与特点： ChatBI 的主要功能和特点体现在以下几个方面： 自然语言查询： 用户可以像和同事聊天一样，直接用中文或英文输入问题。例如，“去年各地区销售额排名”或者“本月客户流失率是多少？”。系统会自动理解意图，将语言转化为能够在数据库中执行的查询指令。 实时数据分析： ChatBI 能够连接企业的各类数据源（如数据库、Excel、ERP、CRM 等），实现实时的数据检索和分析。用户无需编写 SQL 或自定义脚本，就能得到最新的数据结果。 自动生成可视化报表： 在得到分析结果后，ChatBI 可以自动生成柱状图、折线图、饼图等多种可视化报表，帮助用户更直观地理解和展示数据。 智能洞察与建议： 结合大模型能力，ChatBI 不仅能回答具体数据问题，还能基于数据趋势主动给出业务建议。例如，自动识别异常值、预测业务走势、提醒关键风险点等。 多端集成与协作： ChatBI 支持网页、移动端、微信、钉钉等多平台接入，便于团队协作和信息共享。同时，具备权限管理和数据安全保障。 典型应用场景： ChatBI 在企业数据决策和日常运营中有广泛应用，主要包括： 日常经营分析：让管理层和业务人员随时随地查询销售、库存、利润等核心数据。 客户服务与支持：为客服团队提供快速查询客户信息、订单状态等能力，提高服务效率。 运营监控与预警：自动监控关键指标，及时发现异常，支持自动化报警。 数据驱动决策：辅助市场、财务、人力等部门做出基于数据的战略和战术决策。 技术原理与优势： ChatBI 结合了大语言模型（如 GPT）、语义理解、数据建模、知识图谱等前沿技术。它的显著优势包括： 极大降低了数据分析的技术门槛和沟通成本 提高了数据驱动决策的效率和准确性 促进了企业数据资产的流动和价值释放 未来发展趋势： 随着人工智能和大模型技术的进步，ChatBI 将更加智能化和自动化。例如，未来可能实现更深层的数据洞察、跨多源数据的联动分析、甚至自动提出业务优化建议。ChatBI 也有望成为企业智能办公的重要入口，为各类组织赋能。 总之，ChatBI 让数据分析变得像聊天一样简单，是企业智能化转型的重要工具。
4 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。
4 个月前
Neocortex Neocortex，又称新皮质，是哺乳动物大脑中最外层的一部分，负责高级神经功能。它是大脑皮层的最新进化部分，占据了人类大脑皮层的绝大部分。Neocortex在认知、感知、空间推理、语言和意识等复杂功能中起着关键作用。 结构 Neocortex由六层神经元组成，每层具有不同的细胞类型和连接方式。这些层次从外到内依次为： 分子层（Layer I）：主要由神经纤维和少量神经元组成。 外颗粒层（Layer II）：包含小颗粒细胞。 外锥体层（Layer III）：包含中等大小的锥体细胞。 内颗粒层（Layer IV）：接收来自丘脑的感觉输入。 内锥体层（Layer V）：包含大锥体细胞，投射到皮层下结构。 多形层（Layer VI）：包含多种细胞类型，投射回丘脑。 功能 Neocortex负责多种高级功能，包括： 感知：处理来自视觉、听觉、触觉等感官的信息。 运动控制：规划和执行复杂的运动。 语言：涉及语言的产生和理解。 记忆：短期和长期记忆的形成与检索。 决策：评估选项并做出决策。 意识：自我意识和环境意识的形成。 进化 Neocortex在哺乳动物中最为发达，尤其在灵长类和人类中。其进化与复杂社会行为、工具使用和语言能力的发展密切相关。人类Neocortex的扩展被认为是智力和文化发展的基础。 相关疾病 Neocortex的损伤或功能障碍与多种神经精神疾病有关，如： 阿尔茨海默病：记忆和认知功能衰退。 癫痫：异常电活动导致癫痫发作。 精神分裂症：思维、情感和行为障碍。 研究 Neocortex的研究涉及神经科学、心理学、人工智能等多个领域。理解其结构和功能有助于开发治疗神经疾病的新方法，并推动人工智能和机器学习的发展。 Neocortex作为大脑的高级处理中心，其复杂性和功能多样性使其成为现代神经科学研究的重要焦点。
4 个月前
Mermaid 格式 Mermaid 是一种基于文本的图表生成工具，允许用户通过简单的代码语法快速创建多种类型的图表（如流程图、序列图、甘特图等）。其核心目标是将图表设计与文本化编程结合，实现高效的可视化文档编写。 核心功能 特性 说明 文本驱动 使用纯文本描述图表结构，无需图形界面操作。 多图表支持 流程图（Flowchart）、序列图（Sequence Diagram）、甘特图（Gantt）、类图（Class Diagram）、状态图（State Diagram）、饼图（Pie Chart）等。 跨平台兼容 可在支持 Markdown 的平台（如 GitHub、GitLab、VS Code）中直接渲染。 版本控制友好 图表代码可随文档一起存储于版本控制系统（如 Git），便于协作和修改。 动态交互 部分工具支持通过修改代码实时更新图表。 语法结构 1. 流程图（Flowchart） graph TD A[开始] --> B{条件判断} B -->|是| C[执行操作1] B -->|否| D[执行操作2] C --> E[结束] D --> E 方向定义：graph TD（从上到下）、graph LR（从左到右）。 节点类型： 方框节点：A[文本] 菱形条件节点：B{文本} 圆形节点：C(文本) 连接线：-->（实线箭头）、---（无箭头线）、-.->（虚线箭头）。 2. 序列图（Sequence Diagram） sequenceDiagram Alice->>Bob: 请求数据 Bob-->>Alice: 返回数据 3. 甘特图（Gantt） gantt title 项目计划 section 阶段A 任务1 :a1, 2023-10-01, 30d 任务2 :after a1, 20d 应用场景 软件开发：绘制系统架构图、API调用流程。 项目管理：创建甘特图跟踪任务进度。 技术文档：在Markdown文件中嵌入动态图表。 教育培训：制作教学流程图或交互式演示。 优点与局限 优点 局限 1. 学习成本低，语法简洁易用。 复杂图表（如三维布局）支持有限。 2. 可嵌入代码库，便于协作维护。 自定义样式需额外配置。 3. 实时渲染，修改即时生效。 部分高级功能依赖特定渲染环境。 工具与生态 编辑器支持： VS Code（插件：Mermaid Preview） JetBrains IDE（插件：Mermaid.js） 在线工具： Mermaid Live Editor GitLab/GitHub Markdown 开源库： 基于JavaScript开发，支持自定义扩展（GitHub仓库）。 通过 Mermaid，用户可以将复杂的图表设计转化为可维护的文本代码，显著提升技术文档的编写效率和协作性。
5 个月前
Claude MCP Server是基于Model Context Protocol（MCP）协议为Claude模型搭建的服务器。以下是具体介绍： 协议基础 MCP是由Anthropic推出的一种开放标准协议，旨在为大语言模型（如Claude）与各种数据源和工具之间提供一种通用、标准化的交互方式，就像一个“万能接口”，可连接本地文件系统、数据库、网络服务等多种数据源。 服务器功能 资源访问与整合：Claude MCP Server充当了Claude模型与外部资源之间的桥梁，使Claude能够访问和整合本地及远程的各种数据和服务，如文件的读写操作、数据库的查询与更新、网络搜索、与代码托管平台的交互等。 功能扩展：通过MCP服务器，可以为Claude添加各种自定义功能和工具，如在Claude中集成图像生成功能、实现对特定网站的自动化操作、进行数据可视化等。 工作流程 当用户向Claude提出请求时，Claude客户端会与MCP服务器进行通信，MCP服务器将用户的请求转换为对相应数据源或工具的操作指令，获取所需的数据或执行相应的任务，然后将结果返回给Claude客户端，Claude再根据这些结果生成回答并呈现给用户。 应用场景 代码开发与管理：Claude可直接连接GitHub等代码托管平台，实现代码的自动编写、仓库创建、推送代码、创建issue、创建分支和PR等一系列开发流程。 数据分析与可视化：接入本地或云端数据库，自动生成SQL查询语句，提取数据并进行可视化，如生成交互式趋势图和投资组合表现分析等。 网络搜索与信息整合：连接网络搜索服务，Claude可直接获取互联网上的实时信息，并进行总结和提炼，同时还可以与本地数据结合，生成更全面和准确的回答。
5 个月前
图形数据库（Graph DB）是一种专门用于存储和处理图形结构数据的数据库。
9 个月前
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）算法是一类用于处理和分析人类自然语言的计算机算法。
9 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。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI