RAG技术
20家单位参与，《面向人工智能的数据标注合规指南》征集中
阿里开源的Qwen2.5系列训练数据规模达到18万亿token，远超其他模型。然而，这带来幻象问题的风险促使RAG技术及企业专有知识数据的价值提升，强调了数据采集、标注和管理的重要性。政策层面，《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》发布，进一步推动数据标注产业发展。《标准》旨在解决数据标注中的合规问题，提高行业规范化发展水平。
RAG 正在重塑未来：最新 11 种新型 RAG 类型一次看懂！
多种最新的RAG类型包括协同式（CoRAG）、推理控制（ReaRAG）、多模态和多智能体（HM-RAG）等，展示了RAG技术在复杂任务中的应用和发展方向，帮助LLM提升推理能力、适应性和准确性。
破解合规难题，AI高质量数据集建设正当时
阿里开源的Qwen2.5系列训练数据规模达18万亿 token，推动AI大模型发展。但大规模训练带来幻象问题，RAG技术及工业场景应用以数据为中心成为趋势。国家和行业正积极推进数据标注产业发展规范，提升数据标注行业的合规能力。
大模型数据预处理——关于复杂文档在大模型应用中的解决方案
复杂文档处理是AI的基础但门槛高。常见文本类文档如Word/PDF格式复杂难处理，影响RAG应用效果。为提高效率，可将多种文档统一转为HTML或Markdown格式，并进行进一步处理。
关于打造高质量RAG系统的问题记录
关于RAG在实际场景中的应用，重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式，需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式（精确字符匹配与语义匹配），通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
赢麻了！全体程序员彻底狂欢吧！这个好消息来得太及时！
阿里云等企业全面接入AI技术，要求员工掌握大模型开发能力。传统开发框架面临淘汰，AI相关岗位需求暴增且薪资上涨。知乎知学堂推出免费课程，涵盖大模型原理、应用技术和实战经验，助力学员从开发者转型为大模型应用开发工程师。
