企业级 RAG 全链路优化关键技术
Micheli
2024-10-22 00:00:00
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这篇指南深入探讨了针对企业应用优化检索增强生成(RAG)的复杂性,这是人工智能和机器学习领域专业人士感兴趣的话题。它阐明了成功实施RAG的关键因素——效果、性能和成本,并提供了一系列优化技术,如数据提取、文本分割和混合检索。值得注意的是,文章介绍了企业AI搜索开放平台,该平台将多模态搜索与RAG集成,并讨论了专为便捷设置RAG服务而设计的OpenSearch LLM版本。对于从事企业搜索解决方案的人员,这些内容可能为提升AI搜索能力提供宝贵见解,尤其是在阿里云Elasticsearch的进展方面。这篇指南
这篇指南深入探讨了针对企业应用优化检索增强生成(RAG)的复杂性,这是人工智能和机器学习领域专业人士感兴趣的话题。它阐明了成功实施RAG的关键因素——效果、性能和成本,并提供了一系列优化技术,如数据提取、文本分割和混合检索。值得注意的是,文章介绍了企业AI搜索开放平台,该平台将多模态搜索与RAG集成,并讨论了专为便捷设置RAG服务而设计的OpenSearch LLM版本。对于从事企业搜索解决方案的人员,这些内容可能为提升AI搜索能力提供宝贵见解,尤其是在阿里云Elasticsearch的进展方面。这篇指南对于那些希望了解最新的RAG技术及其在商业场景中应用的人来说是必读的,尤其是考虑到该平台与Elasticsearch的兼容性以及对性能和成本优化的关注。
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