LangChain是一個基於語言模型的平臺,用於構建和部署使用RAG技術的大模型應用。它包括查詢轉換、假設文檔嵌入(HyDE)、路由機制、查詢構建與索引策略、檢索技術,以及最終的生成階段。
最近,LangChain實現了RAG(檢索增強型生成)的指南,爲用戶提供了學習如何使用LangChain構建和部署RAG技術的大模型應用的詳細教程。通過這個指南,用戶可以瞭解如何利用LangChain和RAG技術構建自己的應用,從而實現更高效的信息檢索和生成。

Google推出Gemini API的“文件搜索工具”,作爲全託管RAG系統,可將私有文件直接轉化爲知識庫。用戶無需處理數據分塊、嵌入生成等步驟,通過API即可實現高效檢索與生成。工具核心是端到端集成,自動完成文件上傳、索引和檢索流程。
LangChain完成1.25億美元融資,估值達12.5億美元,成爲新晉獨角獸。本輪由IVP領投,CapitalG等新投資方及紅杉等老股東參與。該公司2022年由Harrison Chase創立,專注於開源AI智能體框架開發。
LangChain完成1.25億美元融資,估值達12.5億美元,躋身獨角獸行列。本輪由IVP領投,CapitalG等新投資方及紅杉等老股東跟投。此前7月TechCrunch曾報道其以超10億美元估值尋求融資。
Meta成立超級智能實驗室,其首篇論文《REFRAG:Rethinking RAG based Decoding》提出新方法,顯著提升大語言模型在檢索增強生成任務中的推理速度,提升幅度達30倍以上,同時保持準確性不變。
檢索增強生成(RAG)技術通過檢索知識庫信息提升大語言模型回答準確性,但處理語言多樣性時存在不足。爲此,Lexical Diversity-aware RAG 方法被提出,旨在優化模型對多樣化表達的理解,增強生成答案的可靠性。