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【Mixture-of-RAG】将文本和表格与大型语言模型相结合论文：Mixture-of-RAG: Integrating Text and Tables with Large Language Models、项目代码暂无

向量数据库与RAG在 Agent 开发中，“向量”通常指的是向量表示或嵌入（embedding），它是一种将非结构化数据（如文本、图像、音频等）转换为高维数值向量的技术。这些向量能够被计算机高效处理，并用于衡量语义相似性、检索、分类、推荐等任务。

GraphRAG本地部署 v2.7.01.本地部署（1）创建虚拟环境（miniconda等）。（2）下载源码并进入目录1) 在 graphrag 文件夹下面创建一个./ragtest/output

花菜会噎住

Chainlit+LlamaIndex 多模态 RAG 开发实战7：从系统架构到功能落地，搞定 PDF/PPT/ 图片全类型文件处理这篇博客是继续Chainlit+LlamaIndex实战教学，带你从零搞定一个多模态RAG系统。啥是RAG？简单说，就是让AI不光会聊天，还能从你的文件堆里挖宝——PDF里的表格、PPT的幻灯片、图片的隐藏秘密，全都一网打尽。想想看，你的AI助手像个超级侦探，能从乱七八糟的文档中提取情报，还能生成聪明回答。这不比纯文本聊天有趣多了？接下来我们就正式开始讲解。

0.3、AI Agent 知识库、召回、Recall、Embedding等相关的概念在 AI 应用平台（比如 Dify）中，召回（Recall）、向量检索（Vector Retrieval）、全文检索（Full-text Retrieval）、混合检索（Hybrid Retrieval）都是用于从知识库或文档库中查找与用户问题相关内容的不同策略。它们各有特点，适用于不同的场景。 Score（得分）通常是检索系统返回的每个文档与用户查询之间的“相关性分数”

SQLBot:基于大模型与 RAG 的智能问数系统架构随着企业数据量的爆发式增长，业务人员对数据查询的即时性、准确性需求日益迫切。传统 SQL 查询方式存在技术门槛高、响应速度慢等问题，制约了数据价值的高效释放。SQLBot 作为一款基于大模型和 RAG（检索增强生成）技术的智能问数系统，通过自然语言到 SQL 的自动转换，实现了数据查询的 “零代码” 化。本文采用深度模块化剖析方法，从系统架构、核心模块、技术难点及解决方案等维度，全面解析 SQLBot 的实现机制，为同类智能数据查询系统的设计与开发提供参考。

一个处女座的程序猿

LLMs之RAG之Benchmark：面向真实场景的检索嵌入基准(RTEB)—理论、设计与实践指南LLMs之RAG之Benchmark：面向真实场景的检索嵌入基准(RTEB)—理论、设计与实践指南导读：本文整体呈现了 RTEB 作为一项面向检索嵌入模型的新标准基准的全貌。从“为什么需要新基准”出发，指出了现有评测的缺陷；又在“推出 RTEB”中说明了设计目标；通过“混合策略”展示了其核心方法创新；“面向真实世界领域构建”强调了其覆盖的语言与领域广度；“社区协作”体现了开放发展路径；最后“局限与未来”则展现了自我反思与演进方向。

一套针对金融领域多模态问答的自适应多层级RAG框架-VeritasFi现有金融 RAG 的两大痛点：一是多模态数据（文本 / 表格 / 图表）的统一处理，二是通用金融知识与公司特异性需求的平衡。金融领域的问答（如分析 SEC 10-K 报告中的供应链风险、季度毛利率）需要 “精准结合多模态数据、兼顾通用规则与公司特性、快速响应高频查询与实时需求。

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Agent向量存储中的记忆衰退与记忆过载解决方案🍋🍋大数据学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

PandaWiki:AI 驱动的开源知识库系对爬虫&逆向&算法模型感兴趣的同学可以查看历史文章，私信作者一对一小班教学,学习详细案例和兼职接单渠道

REFRAG技术详解：如何通过压缩让RAG处理速度提升30倍RAG（检索增强生成）现在基本成了处理长文档的标准流程，但是它问题也很明显：把检索到的所有文本段落统统塞进LLM，这样会导致token数量爆炸，处理速度慢不说，还费钱。

AgentScope RAG 示例指南agentscope studio 安装：https://blog.csdn.net/qq_41472205/article/details/152011622?spm=1001.2014.3001.5501

fastgpt 社区版探究：mongo db 全文检索算法探秘近几日在研究fast gpt 的源码，对于它的混合检索比较好奇：全文检索是怎么实现的？向量检索呢？看了源码才了解到，实际上fastgpt 支持三种向量库，一是minlvs ，二是 pgsql vector，三是oceanbase(阿里的)。

Paraverse_徐志斌

RAG架构（检索增强生成）与向量数据库如今传统LLM大模型有太多的缺点：所以才孕育出 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，所谓 RAG 指的是将传统大模型和检索系统（这里指向量数据库）相结合，提供更精准的数据检索生成，传统 LLM 大模型不知道的问题，可以从数据库中进行检索查询，这样大大提高回答准确度！说白了：RAG是一种架构设计，简单说就是让大模型 LLM 再加了一个数据库，这样就能让大模型通过检索生成更精准的答案。

深色風信子

SpringAI 本地调用 OllamaLangChain4j 详细介绍 LangChain4j 是一个专为 Java 生态系统设计的开源框架，旨在简化大语言模型（LLM）与应用程序的集成，提供了构建基于 LLM 的复杂应用所需的核心组件和工具。其设计理念借鉴了 Python 生态的 LangChain，但针对 Java 开发者的习惯和需求进行了优化。

AI 超级智能体全栈项目阶段五：RAG 四大流程详解、最佳实践与调优（基于 Spring AI 实现）主要负责从各种数据源读取数据并转换为 Document 对象集合。SpringAi使用方法说明：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/etl-pipeline.html#_documentreaders

Milvus部署在T4 GPU上,Dify检索性能可以提升多少？通常情况下，Dify检索知识库在秒级别，通常需要1-2秒，而部署在T4 GPU上则可以达到毫秒级别，通常在几十毫秒。

有点不太正常

Differentially Private Synthetic Text Generation for RAG——论文阅读RAG通过检索外部知识库增强大LLM的事实性，但当知识库包含敏感数据时：攻击者可通过提示攻击（prompt injection）或推理攻击提取个人信息；即便是正常用户提问，模型的回答也可能无意泄露数据库内容（如病人姓名、地址等）。

老顾聊技术

【AI课程上线了哦，打造类FastGPT产品】《从0到1，LangChain+RAG全链路实战AI知识库》课程地址：网页链接你是否正苦恼，低代码平台构建AI应用灵活性不足，难以有效应对复杂定制需求？本课程为你设计了一条更高效的进阶路径：基于LangChain 框架，以高Star开源项目 FastGPT 为蓝本，深度应用 RetrievalQA、TextSplitter 等核心组件，手把手带你从零构建一个可灵活定制的 RAG 知识库。以更低门槛，多维度助你拓展模块化工程思维，提升AI应用开发与架构设计能力，加速从 AI 应用的“ API调用者 ”

[VoiceRAG] 集成向量化 | Azure AI Search中建立自动化系统链接：Azure AI 搜索 - 检索增强生成 | Microsoft Azure本报告基于 Azure-Samples/aisearch-openai-rag-audio 项目，分析 VoiceRAG（语音增强检索生成）这一新兴应用模式。