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LlamaIndex新手指南（2025）：从0到生产环境，构建RAG应用的完整指南

LlamaIndex新手指南（2025）：从0到生产环境，构建RAG应用的完整指南

在人工智能蓬勃发展的当下，大语言模型（LLMs）如ChatGPT、Llama等展现出强大的自然语言处理能力，在翻译、写作、通用问答等任务中表现亮眼。 然而，它们存在知识局限，其知识储备仅基于训练数据，面对特定领域查询易生成错误信息，这极大限制了在实际场景中的应用价值。 为解决该问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术诞生，通过在查询时高效处理、存储和检索文档片段，确保LLMs能生成更准确、具上下文感知的回答，无需昂贵的重新训练或微调。
8/27/2025 4:15:00 AM 大模型之路
​GitHub与微软采用Anthropic的MCP标准，连接AI模型与数据源

​GitHub与微软采用Anthropic的MCP标准，连接AI模型与数据源

在微软 Build2025大会上，GitHub 及其母公司微软宣布加入 MCP（模型连接协议）指导委员会。 MCP 是由人工智能公司 Anthropic 提出的标准，旨在更好地将 AI 模型与数据存储系统连接起来。 这一消息标志着 MCP 在 AI 行业的影响力持续增长，早些时候，OpenAI 和谷歌也曾表示将支持这一标准。
5/20/2025 10:01:05 AM AI在线
快手基于 Flink 构建实时数仓场景化实践

快手基于 Flink 构建实时数仓场景化实践

一、快手实时计算场景快手业务中的实时计算场景主要分为四块：公司级别的核心数据：包括公司经营大盘，实时核心日报，以及移动版数据。相当于团队会有公司的大盘指标，以及各个业务线，比如视频相关、直播相关，都会有一个核心的实时看板；大型活动实时指标：其中最核心的内容是实时大屏。例如快手的春晚活动，我们会有一个总体的大屏去看总体活动现状。一个大型的活动会分为 N 个不同的模块，我们对每一个模块不同的玩法会有不同的实时数据看板；运营部分的数据：运营数据主要包括两方面，一个是创作者，另一个是内容。对于创作者和内容，在运营侧，比如上
8/25/2021 2:45:00 PM 阿里云大数据AI技术