【新智元导读】谷歌提出了多智能体协作的新方法「智能体链」（Chain-of-Agents），超越传统方法，多个任务高出10%的性能，特别是处理长文本相较于基线提升高达100%。甚至无需训练，可与多种LLM模型协同工作。

1. 谷歌提出了多智能体协作的新方法「智能体链」 (Chain-of-Agents)，在长文本处理任务上性能显著提升。 2. 与传统方法相比，CoA在多个LLM之间利用自然语言进行信息汇聚和上下文推理，时间复杂度从平方复杂度降到了线性复杂度。

知识图谱是位于原始数据存储之上的连接层，将信息转化为具有上下文意义的知识。因此理论上，它们是帮助 LLM 理解企业数据集含义的绝佳方式，使公司更容易、更高效地找到相关数据嵌入查询中，同时使 LLM 本身更快速、更准确。

在百度世界大会 2024 上，李彦宏展示了爱因斯坦漫游世界的例子，让这位无人不知的天才物理学家成功打卡长城、鸟巢等众多地标。之后他更是自信地表示：「在全球范围内，百度的 iRAG 能力是最领先的。」 ...

检索增强生成（RAG）在开放域问答任务中表现出色。然而，传统搜索引擎可能会检索浅层内容，限制了大型语言模型（LLM）处理复杂、多层次信息的能力。为了解决这个问题，我们引入了WebWalkerQA，一个旨在评估LLM执行网页遍历能力的基准。它评估LLM ...

王志宏指出，目前纯大模型及微调无法满足实际的场景需求，AI Agent 俨然成为 2025 年最中心的产品议题。相关数据显示，整体 AI Agent 市场规模在 2025 年将达到 73.8 亿美元，到 2030 年达到 470 ...

生成式人工智能正如洪水般席卷IT世界,对存储技术产生深远影响。从内存-存储接口到更高层面,AI正在改变块存储、文件存储和对象存储的方方面面。本文分析了生成式AI改变存储世界的六大方式,包括GPU直连、存储介质创新、数据库向量化、数据保护等方面,展望了 ...

在数字化迅猛发展的今天，数据管理已成为各行各业共通的必要素养。如何高效而智能地管理日益增长的数据量，成为了企业、科研机构与治理部门亟待解决的课题。近日，清华大学李国良教授团队发布的论文《LLM for Data Management》为这一难题提供了创新性的解决方案。

2025年RAG技术并不会消亡，而是以新的范式 Agentic RAG 得到更广泛、深入应用，2025新鲜出炉的Agentic RAG全栈技术综述：全面回顾了RAG的发展历程，从最初的Naïve RAG到Advanced RAG，再到Modular RAG和Graph RAG，每种范式都有优劣。Agentic ...

检索增强生成 RAG 技术通过提供可靠且最新的外部知识，有效提升了大语言模型的输出质量，极大地便利了各类任务，并对多个行业产生了日益显著 ...

陈海亮、于淼：研究显示RAG框架在处理政务查询时，可支援更复杂的问题，提供准确度高的答案，而所需的时间、算力和成本亦远低于增量预训练和微调方法。 近年，类似于ChatGPT的大语言模型（Large Language Model，LLM）在全球迅速普及，展示出巨大的应用潜力。