LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。

LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。

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Meta首席AI科学家杨立昆将离职创业,专注开发“世界模型”AI。他正寻求投资,推动其“目标驱动AI”架构商业化,此举被视为对Meta押注大语言模型的公开否定。杨立昆认为仅扩大参数无法实现人类级推理,主张通过视频、传感器等多模态路径发展AI。

Meta首席AI科学家杨立昆离职后首次公开表示,大公司重金投入大型语言模型是战略错误,无法实现真正智能。他指出LLM仅能统计补全文本,缺乏物理世界理解、长期推理和规划能力,注定无法达到人类智能水平。他认为下一代突破应依靠“世界模型”。
清华大学等机构联合发布全球首个基于MCP架构的开源RAG框架UltraRAG2.1,通过YAML配置即可实现多模态智能检索系统的多阶段推理与评估,无需编程,显著降低技术门槛,推动检索增强生成技术发展。

Moonshot AI推出Kosong,作为LLM抽象层解决多模型工具交互的技术栈维护难题。它统一消息结构、支持异步工具编排和可插拔聊天提供商,避免业务逻辑硬编码,简化智能体开发。该Python库作为代理逻辑与LLM提供商间的中间层,是Kimi CLI的核心驱动组件。
StepFun AI发布开源项目Step-Audio-EditX,基于30亿参数音频语言模型,将语音编辑转化为类似文本标记的可控操作,突破传统波形处理模式。该技术有望实现"像编辑文本一样编辑语音"的直观交互,相关论文已发布于arXiv平台(编号2511.03601)。
Google推出Gemini API的“文件搜索工具”,作为全托管RAG系统,可将私有文件直接转化为知识库。用户无需处理数据分块、嵌入生成等步骤,通过API即可实现高效检索与生成。工具核心是端到端集成,自动完成文件上传、索引和检索流程。

新研究警告:大语言模型持续接触无意义网络内容可能导致性能显著下降,推理能力和自信心受损。多所美国大学团队提出“LLM脑衰退假说”,类比人类过度接触无脑内容造成的认知损害。

苹果公司正加紧招聘推理模型领域专家,以解决其研究揭示的大型语言模型重大缺陷。招聘聚焦开发更准确高效的新型架构,重点强化推理、规划、工具使用和基于代理的LLM能力。
LangChain完成1.25亿美元融资,估值达12.5亿美元,成为新晋独角兽。本轮由IVP领投,CapitalG等新投资方及红杉等老股东参与。该公司2022年由Harrison Chase创立,专注于开源AI智能体框架开发。

LangChain完成1.25亿美元融资,估值达12.5亿美元,跻身独角兽行列。本轮由IVP领投,CapitalG等新投资方及红杉等老股东跟投。此前7月TechCrunch曾报道其以超10亿美元估值寻求融资。