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Token Saver 拆解：一個 MCP 檢索層，怎麼把 PDF 問答砍到 1% token（以及你該偷走的三個設計）
MarkTechPost 開源的 Token Saver 用本地 hybrid RAG（BM25 + all-MiniLM-L6-v2）當 MCP 檢索層，官方 eval 顯示 233 頁文件單次問答從 133,349 ...
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PixelRAG 圖解：為什麼「讓模型看截圖」會比解析文字更準、還更省 token
Berkeley SkyLab 團隊的 PixelRAG 把文件渲染成截圖、直接檢索影像，跳過「PDF 轉文字」這一步。結果在多個基準上比文字 RAG 更準，agent 場景的 token 用量約降一個量級。這篇用圖解把...
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掌握 RAG 評估框架：RAGAS 八大指標一篇看完
引言：為什麼需要了解 RAG 評估 在當今信息爆炸的時代，如何從繁雜的資料中精確地檢索並生成有價值的回答，對於提升自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）系統的效能至關重要。RAG...
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RAG 重排序算法（ReRank）的關鍵作用與優化指南
在資訊檢索（IR）系統的演進中，重排序算法（ReRank）的引入標誌著對搜尋結果質量控制的一大進步。特別是在 Retrieval Augmented Generation (RAG) 系統中，ReRank 的應用不僅提升...
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從 RAG 到 GraphRAG：透過圖譜節點關係增強回應精確度
在 ChatGPT 等大型語言模型主導的當代，RAG（Retrieval Augmented Generation）技術作為一種創新的解決方案，提供了一個從用戶查詢中「精準」獲取「相關」信息，並將其處理成上下文，然後將這...
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揭秘 RAG 2.0：AI 檢索生成應用的新里程碑
引言：從 RAG 到 RAG 2.0 的進化之旅 在當今人工智慧的快速發展中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成技術）無疑是一個革命性的創新。它將檢索技術與生成模型相結合，...
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Cohere Command R+ AI 模型引領企業級應用新浪潮
在人工智慧（AI）的急速發展下，企業對於更高效、更智慧的語言模型的需求日益增長。最近，Cohere 推出的 Command R+ AI 模型，成為了業界關注的焦點。本文將深入探討 Command R+ AI 模型的特點、...
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