摘要：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提升大型语言模型（LLMs）能力的重要方法之一，通过整合外部知识，显著改善了生成内容的质量和相关性。 RAG 的局限性 传统的 RAG 系统虽然表现优异，但其局限性也不容忽视： 数据结构扁平化 传统 RAG 阅读全文

摘要：大语言模型（LLM）借助大规模数据集进行训练，能够在零样本或少样本提示下完成多种任务。随着检索增强生成（RAG）方法的兴起，这些通用模型越来越多地被组织用于各种应用，从简单的聊天机器人到更复杂的智能自动化代理。尽管像 GraphRAG 这样的技术已经被开发出来，用于基于实体跨文档提取关系，但由于基础 阅读全文

摘要：本文包含软件架构的重要性、定义及其常见模式，架构对系统成功的影响，五种主要的架构模式及其最佳应用场景，评估优秀架构的关键质量属性。 关注TechLead，复旦博士，分享云服务领域全维度开发技术。拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审 阅读全文