大模型回答不准?RAG来帮忙!本文详解检索增强生成原理，并手把手教你用LangChain+Faiss搭建本地知识库问答系统，让AI回答有据可查、专业可靠。

当你问 AI “什么是人工智能？”时，它真的“读懂”了这几个字吗？其实，AI 根本不理解文字的含义——AI 的“读懂”全是假象!真实逻辑:文本一向量，靠 Embedding 赋能。

什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。 向量通常是通过对原始数据(

引言：掌握工业级RAG系统开发核心技巧，召回率提升65%，推理成本降低40% 一、RAG架构核心问题诊断 企业级应用常见痛点： 单一检索方式导致关键信息遗漏 长文档噪声降低生成质量 模型虚构未检索到的

本文以微软 GraphRAG 为例，讲解索引构建、检索流程到实战应用与可视化展示，并与传统 RAG 对比，全面解析 GraphRAG 的优势。

在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收

​​引言​​ RAG（检索增强生成）通过融合外部知识库与LLM生成能力，解决了传统大模型的知识滞后性、幻觉问题。但RAG并非固定架构，而是一套可动态组合的技术体系。本文将拆解三类策略、17种实现方案，

本文系统回顾了YOLO在多模态目标检测领域的最新进展，重点梳理了当前主流研究中如何结合红外、深度图、文本等多源信息，解决单一RGB模态在弱光、遮挡、低对比等复杂环境下的感知瓶颈。文章围绕轻量化多模态融

预训练最常见的误解： "把模型结构写好 → 填上 tokenizer → 用 huggingface 跑起来就算训练了。" —— 错。真要训练大模型，面对的不是“代码能不能跑”，而是。。。