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Zleap技术解密：后RAG时代已来，SAG重新定义AI搜索
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
Zleap的SAG技术结合SQL与向量检索，提升了AI搜索的效率与准确性，能够将非结构化数据转化为结构化数据，广泛应用于企业决策和个人知识管理，推动AI行业发展。
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关键要点
- Zleap的SAG技术结合SQL与向量检索，提升了AI搜索的效率与准确性。
- SAG可以将非结构化数据转化为结构化数据，广泛应用于企业决策和个人知识管理。
- SAG的全称是SQL-Retrieval Augmented Generation，主要由SQL驱动。
- SAG结合了SQL的精准检索和向量的模糊匹配能力，打破了RAG领域的'不可能三角'。
- SAG通过提取事件和多维度属性，形成自然语言向量，降低了算力成本。
- 自然语言向量的构建灵感来自于六度分隔理论，能够实时构建事件之间的关系。
- SAG利用向量的语义匹配能力，解决了SQL无法关联不同表述的问题。
- SAG显著提升了每一次原子检索的质量，带来了累积效应。
- SAG在企业中可作为智能决策助手、通用数据处理引擎和低成本的AI转型方案。
- SAG在个人应用中可作为知识库的底座和AI的记忆中枢，支持离线运行。
- SAG为Agent提供更精准的上下文，提升运行效率和成功率。
- Zleap决定将SAG技术开源，促进行业发展。
- SAG的愿景是将信息转化为统一的多维知识图谱，推动社会生产效率的提升。
❓
延伸问答
SAG技术的全称是什么？
SAG的全称是SQL-Retrieval Augmented Generation。
SAG技术如何提升AI搜索的效率？
SAG结合了SQL的精准检索和向量的模糊匹配能力，实时构建数据关系，从而提升了搜索效率和准确性。
SAG在企业中的应用有哪些？
SAG可以作为智能决策助手、通用数据处理引擎和低成本的AI转型方案，帮助企业处理和分析数据。
SAG如何处理非结构化数据？
SAG通过将非结构化数据转化为结构化数据，提取事件和多维度属性，形成自然语言向量。
SAG技术的开源计划是什么？
Zleap决定将SAG技术开源，以便所有企业都能使用，并希望为行业发展贡献力量。
SAG如何解决SQL无法关联不同表述的问题？
SAG利用向量的语义匹配能力，将属性存入向量数据库和SQL数据库，从而实现不同表述的关联。
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