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Dropbox如何利用模型上下文协议和Dash来弥补设计与代码之间的安全差距

Dropbox开发了一种新系统,结合模型上下文协议和大型语言模型,自动检索代码审查中的相关安全威胁模型。这一系统解决了安全要求与代码实现之间的脱节问题,确保安全要求在开发过程中始终可见。分析显示,只有12%的代码变更与原始设计审查相关联,且实现通常延迟数周。该系统旨在提高安全审查的有效性,确保安全决策得到遵循。

Dropbox如何利用模型上下文协议和Dash来弥补设计与代码之间的安全差距

Dropbox Tech Blog
Dropbox Tech Blog · 2026-06-12T18:00:00Z
编码您的领域专家:Spotify数据助手背后的上下文层

Spotify开发了一款AI数据助手,用户可以用简单英语提问,助手生成SQL查询并返回答案。该助手已被2100多名用户广泛使用,确保答案的可靠性和上下文准确性。系统持续监测数据健康状况,帮助优化数据查询效率。

编码您的领域专家:Spotify数据助手背后的上下文层

Spotify Engineering
Spotify Engineering · 2026-06-10T13:01:14Z
人工智能中的上下文窗口:为何每个令牌都是预算决策

Redis Iris 提供实时上下文管理,优化大语言模型(LLM)的性能。通过精简上下文窗口,减少不必要的令牌使用,降低成本并提高推理质量。使用 LangCache 进行语义缓存,显著降低推理费用,Redis 的快速存储确保上下文检索高效,适用于多种应用场景。

人工智能中的上下文窗口:为何每个令牌都是预算决策

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-10T00:00:00Z
AI上下文窗口:为何上下文质量胜过上下文大小

本文讨论了上下文质量对大型语言模型(LLM)代理性能的重要性。良好的上下文应具备相关性、准确性和结构性,而不良上下文会导致错误答案。研究表明,噪声和过量信息会显著降低模型准确性。为提高上下文质量,需优化检索过程,采用混合检索和重新排序技术,以确保信息新鲜、精准。Redis Iris被设计为实时上下文引擎,结合检索、记忆和数据集成,旨在提升AI代理的上下文质量。

AI上下文窗口:为何上下文质量胜过上下文大小

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-07T00:00:00Z
知识图谱+本地存储:开源Mnemo给AI配的长期记忆中枢

Mnemo是为大语言模型设计的本地优先长期记忆层,旨在解决AI每次会话忘记上下文的问题。它通过构建知识图谱存储历史对话和信息,帮助AI在后续提问中自动召回相关内容。Mnemo不仅存储聊天记录,还能拆解知识点并建立关系网,使AI更智能地回答问题,适用于AI Agent、编程助手和私人知识库等场景。

知识图谱+本地存储:开源Mnemo给AI配的长期记忆中枢

极道
极道 · 2026-06-05T00:48:00Z
AI推理解析:更智能的模型仍需上下文

文章讨论了AI推理模型在生产环境中的局限性,强调上下文质量对AI系统可靠性的重要性。尽管推理模型在多步骤逻辑和数学问题上表现较好,但在上下文不佳时仍无法解决所有问题。Redis提供实时数据平台,以优化上下文检索和存储,从而提升AI系统的性能和可靠性。

AI推理解析:更智能的模型仍需上下文

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-03T00:00:00Z
语义层与上下文层:商业智能建模的终点与人工智能基础的起点

文章讨论了AI代理中的语义层和上下文层的重要性。语义层提供统一的业务指标定义,但无法满足代理在推理时对实时数据和上下文的需求。上下文层管理代理的信息访问,确保获取最新、相关的信息。Redis作为实时数据平台,结合向量搜索、语义缓存和代理记忆,提供高效的上下文基础设施,支持AI代理的运行。

语义层与上下文层:商业智能建模的终点与人工智能基础的起点

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-03T00:00:00Z
微软押注企业AI竞赛将依赖数据上下文而非模型能力

微软在Build 2026开发者大会上推出了Microsoft Fabric,旨在解决企业AI中的数据上下文问题。新平台包括HorizonDB数据库、GPU加速的数据仓库和语义层,提升数据处理能力。HorizonDB支持高达128TB的弹性存储,集成AI应用功能,简化开发流程。GPU加速使查询速度提高至5倍以上,满足企业对低延迟性能的需求。Fabric IQ语义层增强了企业代理的上下文理解,支持实时数据监控和业务逻辑执行,为企业AI提供了统一的数据基础和部署平台。

微软押注企业AI竞赛将依赖数据上下文而非模型能力

The New Stack
The New Stack · 2026-06-02T19:40:55Z
查询标签:您的数据仓库查询所缺失的上下文

Databricks推出了查询标签功能,允许用户为每个SQL执行添加自定义业务上下文,以便追踪和分析查询。通过自动标记,用户可以识别查询来源、成本中心和项目,从而提高数据监控和成本分配的效率。该功能已在公共预览中推出,支持多种工具和应用,用户只需简单设置即可使用。

查询标签:您的数据仓库查询所缺失的上下文

Databricks
Databricks · 2026-06-02T14:32:33Z
为什么你的AI无法理解你的业务(以及团队如何解决这个问题)

文章讨论了企业AI系统中上下文的重要性,指出许多AI失败源于上下文缺失,而非模型本身。有效的上下文层能确保AI在推理时使用最新、相关的数据。Redis提供快速的数据访问和实时上下文引擎,帮助企业解决上下文问题,提高AI系统的实用性和响应速度。

为什么你的AI无法理解你的业务(以及团队如何解决这个问题)

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-02T00:00:00Z
上下文图:当最近邻搜索不足时

本文讨论了在检索增强生成(RAG)管道中,向量检索与上下文图的结合使用。向量检索在简单问题上表现良好,但在复杂问题上不足。上下文图通过结构化知识为实体和关系,能更有效地连接相关信息。双通道检索架构结合了两者的优点,提高了检索的准确性和效率。Redis提供了支持这一架构的工具,适用于构建上下文感知的AI基础设施。

上下文图:当最近邻搜索不足时

Redis Blog
Redis Blog · 2026-05-31T00:00:00Z
上下文嵌入与混合检索如何修复检索失败

构建RAG系统时,常见问题是LLM返回错误答案或缺乏上下文。传统RAG方法通过固定大小分块处理文档,导致上下文丢失。上下文检索通过保留块之间的关系和语义来解决这一问题。有效的块划分应基于文档结构,使用上下文嵌入和混合检索方法可以显著提高检索准确性,确保高质量输出。

上下文嵌入与混合检索如何修复检索失败

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-05-29T17:12:29Z
为长时间运行的代理构建上下文修剪管道

本文介绍了为长时间运行的人工智能代理构建上下文修剪管道,以高效管理对话记忆。讨论了无界对话历史对大型语言模型的影响,并利用句子嵌入模型计算当前提示与历史对话的语义相似性。通过选择最近的对话和最相关的历史记录,构建精简的上下文窗口,从而节省计算资源和内存,提高效率。

为长时间运行的代理构建上下文修剪管道

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2026-05-28T12:00:39Z
为什么AI代理需要上下文湖

文章讨论了在组织中推广AI代理时的挑战,包括安全性、工具过载和基本问题回答能力。提出了“上下文湖”概念,作为AI代理与工具之间的知识层,帮助代理理解组织的术语和业务上下文,从而提供一致、准确的答案,提升AI代理在复杂环境中的智能和效率。

为什么AI代理需要上下文湖

The New Stack
The New Stack · 2026-05-27T12:00:00Z

屏忆是一款开源的本地屏幕记忆工具,自动记录手机屏幕内容,利用OCR和索引功能帮助用户找回遗忘的信息。它支持按时间回看、生成回放和每日总结,强调本地保存和隐私控制,用户可选择记录内容并支持数据导出和清理。未来,屏忆计划扩展到更多平台,提供更完整的记录和回顾体验。

屏忆:这款开源工具,把过目就忘的日常变成「上下文」

少数派
少数派 · 2026-05-27T07:10:53Z
上下文编排:它是什么以及如何运作

文章讨论了上下文管理在生产AI系统中的重要性,强调上下文编排在提高代理可靠性方面的作用。传统的检索增强生成方法存在局限,无法及时获取所需数据。上下文编排通过动态组装和检索信息,确保模型在需要时获得正确数据。Redis Iris作为上下文引擎,结合向量搜索、语义缓存和实时数据集成,提升了AI代理的性能和效率。

上下文编排:它是什么以及如何运作

Redis Blog
Redis Blog · 2026-05-26T00:00:00Z
AI代理的上下文压缩:完整指南

文章讨论了上下文压缩在长时间任务中的重要性,指出随着会话历史的增加,代理可能会遗忘之前的信息,导致性能下降。上下文压缩通过将会话内容浓缩为结构化表示,帮助代理在保持性能的同时继续工作。文章介绍了可逆压缩和有损摘要等不同压缩策略,并强调了Redis Iris在实时上下文管理中的作用,提供高效的内存、检索和数据集成解决方案。

AI代理的上下文压缩:完整指南

Redis Blog
Redis Blog · 2026-05-25T00:00:00Z
使用LLM嵌入和元数据构建上下文感知的Python搜索

本文介绍了如何使用Python构建上下文感知的语义搜索引擎,结合嵌入式相似性和结构化元数据过滤。内容涵盖句子嵌入和余弦相似度的原理,构建元数据感知的搜索索引,以及索引的持久化方法。这些技术能够有效找到与用户查询相关的文档,同时考虑上下文约束。

使用LLM嵌入和元数据构建上下文感知的Python搜索

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2026-05-22T12:00:56Z
什么是上下文引擎?生产AI代理背后的平台层

Redis Iris 是一个实时上下文引擎,旨在提升 AI 代理的性能。它整合了检索、记忆、缓存和数据新鲜度,确保代理在需要时获取正确的信息。通过统一的上下文层,Redis Iris 解决了传统系统中的数据不一致和上下文失效问题,使代理更高效地处理用户请求。

什么是上下文引擎?生产AI代理背后的平台层

Redis Blog
Redis Blog · 2026-05-20T00:00:00Z
Databricks上下文工程师助理:行业首个可靠AI代理系统认证

Databricks推出了首个专注于上下文工程的认证,旨在评估个人在设计和管理AI系统信息方面的能力。该认证涵盖有效提示、检索系统配置、记忆架构设计和数据治理等关键领域,帮助专业人士构建可靠的上下文感知AI系统。

Databricks上下文工程师助理:行业首个可靠AI代理系统认证

Databricks
Databricks · 2026-05-19T15:30:00Z
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