随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言，RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案。此外，文章还对RAG的关键技术进行了全面解析，包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节。最后，针对RAG系统的召回效果与模型回答质量，本文提出了多种评估方法，为实际开发提供了重要参考。通过本文，读者可以全面了解RAG技术的原理、实现路径及其在信息检索领域的革命性意义。
在得物技术生态的核心地带，算法作为核心技术力量的中流砥柱，承担着推荐系统、搜索算法、AI 查验鉴别和图像识别等多个前沿且关键领域的研发重任。随着业务的快速扩展和技术的不断迭代，项目管理的重要性日益凸显。如何高效地管理算法项目，确保团队在快速变化的环境中保持高产出和高创新力，成为了我们面临的核心挑战。本文将分享得物技术部算法团队在项目管理进阶过程中的经验与思考。
上一篇文章《Java程序员说句心里话：麻了》中，我们为大家总结了 Java 这门老牌语言的过去、现在和未来，分析了 Java 语言在云原生时代下的冲击和变化。 本文将针对 Golang 与 Java 的基础语法、结构体函数、异常处理、并发编程及垃圾回收、资源消耗等各方面的差异进行对比总结，有不准确、不到位的地方还请大家不吝赐教。
2025年1月9日，哔哩哔哩正式宣布与中央广播电视总台达成合作，成为《2025年春节联欢晚会》的独家弹幕互动直播平台，对于技术团队来说首要目标是确保春节七天系列直播活动稳定运行，尤其需要重点保障春晚四小时黄金时段的直播质量万无一失。然而，一个细微的代码错误或第三方服务的意外中断，都可能导致整个直播系统出现故障。针对这些潜在风险，我们将详细介绍相关应对措施与解决方案。
DeepSeek-R1（以下简称 DeepSeek）以其优秀的复杂问题推理能力和规划能力脱颖而出，然而其原生函数调用（Function Call）功能的缺失，无法让大模型去选择不同的工具和程序，以获取对应的信息
随着大模型时代的到来，搜推广模型是否具备新的进化空间？能否像深度学习时期那样迸发出旺盛的迭代生命力？带着这样的期待，阿里妈妈搜索广告在过去两年的持续探索中，逐步厘清了一些关键问题，成功落地了多个优化方向。如今，我们更加坚定地认为，搜推广模型与大模型的结合蕴藏着巨大的想象空间和业务价值。本文将从以下几个方面分享和交流 2024 年的思考与实践
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
