GraphRAG与LIR3AG发布，AWS推S3 Vectors｜RAG技术本周大事
01-09 17:17
精选参考来源
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1. [RAG] GraphRAG
知乎 2026-01-04 00:00:00
2. token立省90%，让8B模型也能"深思熟虑"的RAG新框架LIR3AG来啦
微信公众号 2026-01-01 00:00:00
3. AWS S3 Vectors vs 向量数据库：降90%成本，谁主沉浮？
今日头条 2026-01-06 00:00:00
4. 不装了！不能帮GPU分担向量数据库的CPU不是好至强
哔哩哔哩 2026-01-01 00:00:00
5. [RAG] LightRAG
知乎 2026-01-03 00:00:00
6. RAG系统评估指标入门 检索增强生成（RAG）通过整合外部知识库解决大语言模型的知识过时与幻觉问题，但评估其性能面临多维挑战：检索质量、上下文利用能力及答案本身质量。业界已确立三大核心评估维度：上下文相关性（检索内容是否精准聚焦）、答案忠实度（生成内容是否严格基于上下文）和答案相关性（输出是否直接回应用户问题）。为突破人工评估瓶颈，Ragas与ARES代表了自动化评估框架的两代演进。 Ragas：无参考评估的开创者 Ragas的核心创新是无参考评估，摆脱对黄金标准答案的依赖，通过LLM提示技术实现快速量化： 答案相关性：基于生成答案反向构造问题，计算与原始问题的语义相似度 上下文相关性：提取上下文中关键句子，其与总句数比例即为得分 忠实度：将答案拆解为独立声明，统计能被上下文支持的比例 该方法显著加速迭代周期，但存在明显局限："LLM即裁判"模式对提示词敏感，性能不稳定，尤其在长上下文场景下表现不佳。 ARES：基于合成数据的精准评估 ARES通过微调定制化裁判模型实现质的飞跃，分为三阶段： 合成数据生成：利用LLM从知识库自动构建"问题-上下文-答案"三元组，特别设计"强负例"（语义相近但内容矛盾的样本）提升判别难度 裁判模型微调：为每个评估维度独立训练轻量级分类器（如DeBERTa），取代通用LLM，提升效率与可复现性 统计置信校准：引入预测能力推理（PPI），通过约150个人工标注样本生成置信区间，将评估从启发式评分升级为具备统计学严谨性的结论 实验表明，ARES在上下文相关性评估准确率上比Ragas平均高出59.3个百分点，性能更稳定。#RAG #评估 #评测
抖音 2026-01-01 00:00:00
7. Agentic RAG：用LangGraph打造会自动修正检索错误的 RAG 系统
知乎 2026-01-07 00:00:00
8. 【智图译站】ARAG——一种创新的RAG框架及其在城市时空问答的应用
知乎 2026-01-05 00:00:00
9. 给RAG装上强化学习大脑：RouteRAG用RL 让大模型“聪明”检索，小模型推理能力直逼GPT-4o
微信公众号 2026-01-01 00:00:00
10. ComRAG: 面向工业级实时社区问答的动态向量存储RAG框架
知乎 2026-01-07 00:00:00
11. DecEx-RAG：过程监督+智能剪枝，让大模型检索推理快6倍
知乎 2026-01-06 00:00:00
12. 当大模型走进诊室：Embedding 与 RAG 如何支撑真实的 AI 医疗应用？
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13. 多模态 RAG-Anything：让大模型真正“读懂一切”
今日头条 2026-01-01 00:00:00
14. 3小时搭建RAG语音Agent：NVIDIA揭秘生产级方案四大核心
微信公众号 2026-01-06 00:00:00
15. 检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
今日头条 2026-01-06 00:00:00
16. Milvus为何是向量数据库首选？
微信公众号 2026-01-05 00:00:00
17. 从零搭建生产级Agent：Agno框架+Milvus知识库完整实战指南！
知乎 2026-01-04 00:00:00
18. VLDB 2025 | GaussDB-Vector：面向大语言模型应用的大规模持久化实时向量数据库
微信公众号 2026-01-06 00:00:00
19. 最新测评发布：VexDB 持续领跑，向量数据库性能之王
微信公众号 2026-01-01 00:00:00
20. ragflow v0.23.1 发布：Memory 稳定性全面增强，RAG 图像与表格理解升级，新增 GitHub / GitLab / Asana / IMAP 数据源
微信公众号 2026-01-03 00:00:00
21. 垂直领域RAG也行啦，斯坦福多路召回「外挂」把SOTA提升10+%，含实战分析
微信公众号 2026-01-05 00:00:00
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