LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。


LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。

Google推出Gemini API的“文件搜索工具”,作为全托管RAG系统,可将私有文件直接转化为知识库。用户无需处理数据分块、嵌入生成等步骤,通过API即可实现高效检索与生成。工具核心是端到端集成,自动完成文件上传、索引和检索流程。
LangChain完成1.25亿美元融资,估值达12.5亿美元,成为新晋独角兽。本轮由IVP领投,CapitalG等新投资方及红杉等老股东参与。该公司2022年由Harrison Chase创立,专注于开源AI智能体框架开发。
LangChain完成1.25亿美元融资,估值达12.5亿美元,跻身独角兽行列。本轮由IVP领投,CapitalG等新投资方及红杉等老股东跟投。此前7月TechCrunch曾报道其以超10亿美元估值寻求融资。
Meta成立超级智能实验室,其首篇论文《REFRAG:Rethinking RAG based Decoding》提出新方法,显著提升大语言模型在检索增强生成任务中的推理速度,提升幅度达30倍以上,同时保持准确性不变。
检索增强生成(RAG)技术通过检索知识库信息提升大语言模型回答准确性,但处理语言多样性时存在不足。为此,Lexical Diversity-aware RAG 方法被提出,旨在优化模型对多样化表达的理解,增强生成答案的可靠性。