RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
RAG（检索增强生成）旨在通过提供额外上下文帮助大型语言模型（LLM）生成更精准的回答。现有的RAG系统由独立组件构成，效率不高。RAG 2.0提出了一种预训练、微调和对齐所有组件的集成方法，通过双重反向传播最大化性能。文章探讨了不同的检索策略，如TF-IDF、BM25和密集检索，并介绍了如SPLADE、DRAGON等先进算法。目前的挑战包括创建可训练的检索器和优化检索-生成流程。研究表明，端到端训练的RAG可能提供最佳性能，但资源需求高。未来研究需关注检索器的上下文化和与LLM的协同优化。
公共医疗数据库汇总：无需实验，高效论文撰写利器
在医学研究领域，获取高质量的数据和文献资源是进行科学论文撰写的关键。随着信息技术的发展，以及公共医疗数据库的不断壮大和完善，研究人员可以轻松地获取大量的医学数据和文献信息，从而提高论文撰写的效率和质量。本文将为您介绍一系列全面的公共医疗数据库，这些数据库不仅为您提供了丰富的医学资源，还无需进行实验，成为高效论文撰写的利器。
一站式元数据治理平台——Datahub入门宝典（一）
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。
所以整理了这份文档供大家学习使用。本文档基于Datahub最新的0.8.20版本，整理自部分官网内容，各种博客及实践过程。
生成式AI入门必读：基本概念、数据挑战与解决方案
许多企业正在选择MongoDB Atlas。其原生向量搜索功能，加上统一的 API 和灵活的文档模型，对于寻求通过 RAG 方法提取专有数据来增强 LLM 的企业来说，是一个有吸引力的选择。