自从24年2月以来在AI领域又连续出了很多重磅的新闻。我们没有蹭热点来对它们做跟踪和评述，一方面是因为目前正在紧锣密鼓的准备Infinity第一个release版本的开发，另一方面，在过去的

❝解决检索增强生成的核心挑战原文链接：https:towardsdatasciencecom12-rag-pain-points-and-proposed-solutions-43709939

“三大顶会公众号一大早就发了Grok，今天就不蹭热点了。https:divbeehiivcompadvanced-rag-series-generation-evaluation生成虽然召

对大量文本数据的语料库进行大型语言模型（LLMs）的预训练已经成为一种标准范式。当将这些LLMs用于许多下游应用时，通常还会通过基于RAG的提示或微调，将新知识（例如，时效性新闻或私有领域知识）额外融

在人工智能的浩瀚星空中，大模型RAG（RAG:Retrieval-AugmentedGeneration）犹如一颗璀璨的明星，以其独特的魅力引领着智能技术的革新。RAG大​模型的出现，为我们提供了

RAG数据库问答摘要RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们