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适用于您的RAG管道的五大嵌入模型

在检索增强生成(RAG)管道中,嵌入模型是检索的基础。本文评估了多种英语和多语言嵌入模型,依据性能、下载量和实用性进行排名。前五名模型为BAAI bge-m3、Qwen3-Embedding-8B、Snowflake Arctic Embed L v2.0、Jina Embeddings V3和GTE Multilingual Base,适用于多种数据类型和领域的检索需求。

适用于您的RAG管道的五大嵌入模型

KDnuggets
KDnuggets · 2026-02-12T13:00:28Z
DEVONthink Agent: a CLI tool with RAG-enhanced search

DEVONthink Agent 是一款命令行工具,结合关键词匹配与 RAG 技术,支持自然语言搜索和数据库内容分析。它通过三阶段工作流生成结构化研究报告,适用于多语言环境。该工具只读且安全性高,但仍处于实验阶段,使用时需谨慎。

DEVONthink Agent: a CLI tool with RAG-enhanced search

Another Dayu
Another Dayu · 2026-02-09T22:13:52Z

适用版本:【DWS 9.1.1.200(及以上)】在信息爆炸的时代,行业调研报告的生成正面临数据规模庞大、信息碎片化、人工处理效率低等多重挑战。检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented...

基于DWS构建RAG框架生成行业调研报告

华为云官方博客
华为云官方博客 · 2026-02-09T10:16:07Z
AI大模型RAG项目实战课-Java版本[完结无密]

请在购买前仔细阅读须知,虚拟商品一经购买不支持退换,介意者请勿购买。

AI大模型RAG项目实战课-Java版本[完结无密]

浅时光博客
浅时光博客 · 2026-02-07T09:13:45Z

面向 Live Data / 实时增量计算 场景,支持用同一套 pipeline 将数据接入、解析、更新与下游应用联动,适配构建可长期运行的实时数据管线与 RAG 工作流,具备完善的工程化能力与生态扩展性,适合在生产环境中持续处理不断变化的文档与数据源。,实现文本与版面结构的高效识别与标准化输出,并在文档更新时自动触发解析与结果同步,使实时数据链路中的索引与 RAG...

Pathway × PaddleOCR:握手知名开源框架,打通“动态文档”到实时 RAG 的数据入口

百度大脑
百度大脑 · 2026-02-06T13:25:55Z
RAG与大上下文窗口:AI应用的真实权衡

RAG(检索增强生成)和大上下文窗口各自解决不同问题,结合使用更为高效。RAG通过外部数据减少模型幻觉、更新知识并提供专业性,而大上下文窗口适合处理完整文档。两者在速度、成本和质量上存在权衡,选择应基于查询类型、数据量和延迟需求。混合架构可优化生产AI系统。

RAG与大上下文窗口:AI应用的真实权衡

Redis Blog
Redis Blog · 2026-02-06T00:00:00Z

依托文档转换、检索增强、索引构建、模型推理、多数据源连接器等核心能力,Haystack 大幅降低了构建高可靠性 AI 系统的技术门槛,使从独立开发者到大型组织都能够以更可控、可扩展的方式使用大模型,并通过其统一的组件化能力体系,为 AI 应用带来更加稳定、透明、可治理的生产级执行路径。截至2026年2月,输出的 Document 格式数据不仅包含解析后的文本内容,还可保留文件路径、页码等...

Haystack × PaddleOCR:海外开源伙伴+1!构建面向 RAG 与 Agent 的统一文档解析入口

百度大脑
百度大脑 · 2026-02-04T13:10:46Z
提示工程与检索增强生成(RAG)与微调:为何这不是一条简单的阶梯

大语言模型(LLM)的定制应综合考虑提示工程、检索增强生成(RAG)和微调等不同方法,关注数据隐私、延迟、控制程度、更新频率、部署目标和成本六个维度。成功的架构需在这些维度之间取得平衡,确保系统在实际环境中有效运行,而非单纯依赖最新技术。

提示工程与检索增强生成(RAG)与微调:为何这不是一条简单的阶梯

The New Stack
The New Stack · 2026-01-29T18:00:51Z
如何使用Next.js、Supabase和OpenAI构建一个AI驱动的RAG搜索应用

本教程指导如何从零开始构建一个完整的RAG搜索应用,支持用户上传PDF、DOCX和TXT文档,并通过AI进行语义搜索。应用功能包括文档存储、生成嵌入、基于文档内容的AI回答及文档管理。

如何使用Next.js、Supabase和OpenAI构建一个AI驱动的RAG搜索应用

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-01-27T17:21:37Z
RAG并未消亡,但上下文工程是新的热门趋势

RAG(检索增强生成)并未消亡,而是被称为“上下文工程”。Contextual AI推出了Agent Composer工具,帮助企业构建基于数据存储的代理,软件工程在代理时代持续演变,重点在于管理“整个上下文状态”。

RAG并未消亡,但上下文工程是新的热门趋势

The New Stack
The New Stack · 2026-01-27T15:00:02Z
UltraRAG - 基于MCP的低代码RAG框架,强调可视化编排和…

UltraRAG是一个基于模型上下文协议(MCP)架构的低代码检索增强生成框架,提供可视化开发工具,支持模块化的检索、生成和评估,适用于RAG研究、企业文档问答和知识检索系统。

UltraRAG - 基于MCP的低代码RAG框架,强调可视化编排和…

云原生
云原生 · 2026-01-23T14:56:12Z
学习RAG与MCP基础知识

构建AI不仅依赖于智能提示。freeCodeCamp.org的课程教授如何将模型与私有信息结合,利用RAG和MCP技术提升AI的能力与协调性。学习处理文档、存储向量,并构建MCP服务器以实现实际任务。

学习RAG与MCP基础知识

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-01-22T14:34:33Z

我们探索出的双RAG架构,其价值核心并非追求极致的简单或敏捷,而是它既能像资深的一线研发一样,深度理解业务及代码变更的具体语境与潜在影响,又能像严谨的架构师一样,严格遵循成文的规范与最佳实践。通过结构化的协同机制,系统将两种不同质、不同源的知识(深度的代码语义与精准的评审规则)进行融合,实现了 “1+1 > 2”...

基于知识工程&JoyAgent双RAG的智能代码评审系统的探索与实践

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2026-01-21T09:47:30Z

Your RAG prototype works great with 1,000 documents and three test users. Your RAG prototype works great with 1,000 documents and three test users. But at millions of vectors and thousands of...

How to scale RAG from prototype to production

Redis Blog
Redis Blog · 2026-01-21T00:00:00Z
如何构建生产就绪的AI代理:使用RAG和FastAPI

代理人工智能已从演示转向实际应用,如自主研究助手和合规副驾驶。确保代理的可靠性、安全性和成本意识至关重要。本文提供了构建和部署代理系统的实用蓝图,包括推理循环、RAG、保护措施和成本控制,以实现可靠的自主AI工作流。

如何构建生产就绪的AI代理:使用RAG和FastAPI

The New Stack
The New Stack · 2026-01-20T15:00:57Z

我们探索出的双RAG架构,其价值核心并非追求极致的简单或敏捷,而是它既能像资深的一线研发一样,深度理解业务及代码变更的具体语境与潜在影响,又能像严谨的架构师一样,严格遵循成文的规范与最佳实践。通过结构化的协同机制,系统将两种不同质、不同源的知识(深度的代码语义与精准的评审规则)进行融合,实现了 “1+1 > 2”...

基于知识工程&JoyAgent双RAG的智能代码评审系统的探索与实践

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2026-01-15T06:17:59Z

Your Retrieval Augmented Generation (RAG) system works perfectly in demos, then production users report irrelevant answers and hallucinated facts. The retrieval finds documents, the LLM generates...

How to evaluate RAG systems: metrics, frameworks & infrastructure

Redis Blog
Redis Blog · 2026-01-13T00:00:00Z

Information comes in many shapes and forms. While retrieval-augmented generation (RAG) primarily focuses on plain text, it overlooks vast amounts of data along the way. Most enterprise knowledge...

Vision RAG: Enabling Search on Any Documents

MongoDB
MongoDB · 2026-01-12T16:00:00Z

目前LLM应用集中在开发所谓AI智能体,理想中的AI智能体能够自主感知环境并作出决策,与环境的变化不断反馈,同时具备记忆,反思和工具能力.而目前的AI应用中,效果最好,成本也低的还是RAG.

RAG系统设计

Sekyoro的博客小屋
Sekyoro的博客小屋 · 2026-01-12T15:50:19Z

大语言模型正从被动问答工具转变为自主智能体,代理式RAG架构通过上下文追踪和图谱解决复杂任务中的知识和记忆问题。引入代码分析和动态决策轨迹后,智能体能更有效地执行任务并学习历史经验。

Agentic RAG 的架构演进:从上下文追踪 (Context Trace) 到全景上下文图谱 (Context Graphs)

phodal
phodal · 2026-01-11T01:58:00Z
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