PandasAI：让数据“开口说话”，用LLM赋能数据分析！
PandasAI 是一个基于 Python 的开源平台，通过结合大语言模型和检索增强生成技术，让用户以自然语言形式与数据进行交互。它支持多种数据格式，并提供 Docker 沙盒环境保障数据安全。
检索增强生成
RAG已死？听听Anthropic怎么说！
文章介绍了Anthropic推出的Contextual Retrieval解决方案来提高RAG系统在上下文方面的能力。通过为每个文档chunk添加相关上下文信息，显著降低了检索失败率至49%。该方法无需修改现有的RAG架构或增加复杂性，而是在预处理阶段使用LLM生成简洁的上下文提示。
给MCP加上RAG，工具准确率提升200%，起飞~
大型语言模型在利用外部工具方面遇到提示膨胀和选择复杂性的挑战，引入了RAG-MCP框架通过检索增强生成技术解决这些问题，显著提高工具选择准确性并减少提示大小和token数量。
一文看懂任务型对话系统：从传统Pipeline到大模型驱动的End-to-End
最近在做智能问答系统的项目，深感任务型对话系统从模块清晰的Pipeline架构发展为大模型驱动的End-to-End模式。文章全面介绍了任务型对话系统的概念、主流架构和应用场景，并探讨了未来大模型如何推动变革，如融合RAG架构、增强工具调用能力等。
给AI装上全景雷达！NodeRAG：开源异构图 RAG 系统，革新检索与生成效率！
NodeRAG 是一种基于异构图的 RAG 增强系统，通过结构化关系网整合文本、数据等多元信息，显著提升检索精准度和生成质量。它支持增量式更新，细粒度检索，并提供可视化和Web界面。
