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原標題：RAGFlow開源Star量破萬，是時候思考下RAG的未來是什么了
關(guān)鍵字：向量,數(shù)據(jù),模型,數(shù)據(jù)庫,用戶
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進了學術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者為張穎峰，英飛流 InfiniFlow 創(chuàng)始人 CEO，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，先后負責 7 年搜索引擎研發(fā)，5 年數(shù)據(jù)庫內(nèi)核研發(fā)，10 年云計算基礎(chǔ)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)架構(gòu)研發(fā)，10 年人工智能核心算法研發(fā)，包括廣告推薦引擎，計算機視覺和自然語言處理。先后主導并參與三家大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，支撐過日活千萬，日均兩億動態(tài)搜索請求的互聯(lián)網(wǎng)電商業(yè)務(wù)。
搜索技術(shù)是計算機科學中最難的技術(shù)挑戰(zhàn)之一，迄今只有很少一部分商業(yè)化產(chǎn)品可以把這個問題解決得很好。大多數(shù)商品并不需要很強的搜索，因為這和用戶體驗并沒有直接關(guān)系。然而，隨著 LLM 的性增長，每家使用 LLM 的公司都需要內(nèi)置一個強大的檢索系統(tǒng)，才能使得 LLM 可以真正為企業(yè)用起來，這就是 RAG （基于檢索增強的內(nèi)容生成）——

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聯(lián)系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺