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通过 RAGOps 和智能代理实现 RAG 的规模化应用
随着检索增强生成 (RAG) 技术的兴起，企业有望更好地利用大语言模型 (LLM) 和公司内部数据。RAG 技术能够将 LLM 与企业特定领域知识相结合,提升 AI 服务质量。未来,RAGOps 和智能代理等新方法将有助于 RAG 技术的大规模应用,为企业 AI 落地提供更多可能性。
基于 RAGOps 和智能代理实现检索增强生成的规模化应用
检索增强生成 (RAG) 技术已成为企业利用专有数据优化大语言模型 (LLM) 输出的黄金标准。该技术能够将企业特定的知识融入 LLM，从而提升生成式 AI 服务的质量和相关性。然而，如何在企业范围内大规模应用 RAG 仍面临挑战。本文探讨了通过 RAGOps 和智能代理等新兴方法来扩展 RAG 的潜力，为企业提供更强大的生成式 AI 能力。
Anthropic 估值将达 600 亿美元，七位联合创始人将晋升为亿万富翁
Anthropic 即将完成 20 亿美元融资，估值达 600 亿美元。作为 ChatGPT 的主要竞争对手，Anthropic 开发的 AI 聊天机器人 Claude 备受关注。此轮融资将使 7 位联合创始人身价超过 10 亿美元，跻身亿万富豪行列。人工智能领域的竞争日益激烈，新的亿万富豪可能会不断涌现。
2025 年生成式 AI: 玩乐时期已过，是时候务实了
随着组织减少实验性项目，转向实现商业价值，生成式AI的游戏时代或已结束。企业正聚焦于更少、更有针对性的应用场景，以提高业务绩效。调查显示，大多数高层决策者表示对生成式AI试点项目感到疲劳，正将投资转向能改善业务表现的项目上。未来企业将采取更有针对性的方法，关注特定于其业务的应用场景，以实现AI战略的价值。
设计您在 2025 年与 AI 的个人关系的 4 个问题
人工智能正在深刻改变我们的生活方式。从日常工作到社交娱乐，AI 已成为数百万人的得力助手。随着生成式 AI 市场快速增长，预计到 2030 年将达到 3560 亿美元规模。面对 AI 的迅猛发展，我们需要思考如何在享受其便利的同时，保持自主性和人性化特质，建立一个健康的人机协作关系。
制药业中的生成式 AI：从炒作走向广泛应用
生成式人工智能在制药业中的应用正逐步落地。尽管面临数据隐私、合规等挑战,但通过分阶段实施、聚焦用例族等策略,制药公司可以加速采用生成式人工智能,提高效率和洞察力,最终实现从炒作到广泛应用的转变,为行业带来变革性影响。
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