在AI原生时代，搜索引擎正经历从传统信息检索工具到智能认知伙伴的范式重构。这一转变以更好地理解用户需求为核心，通过提供精准、个性化的搜索结果，助力用户在海量信息中高效导航。AICon上海会议将深入探讨AI搜索的发展趋势及下一代搜索引擎的构建方向，旨在打造真正的智能助手。
RAG评估框架（RAGA）是一种全面衡量RAG系统性能的工具，通过信息检索与文本生成两大维度进行深入分析。该框架的关键组成部分为优化RAG技术应用提供了理论基础，有助于构建高性能的RAG系统，推动其在实际场景中的广泛应用。
Deep Research是一款基于大型语言模型的端到端系统，能够实现信息检索与报告生成的无缝集成。该产品通过连续的数据搜索和深入分析，为用户提供详尽且专业的报告输出，适用于多种场景需求。
经典RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统是人工智能领域的重要技术之一，其工作机制结合了信息检索与生成模型的优势。通过深入分析传统RAG系统的运作流程，本文为读者提供了一个清晰的框架，帮助理解RAG技术的演进及其在实际应用中的潜力。经典RAG系统首先从大规模数据库中检索相关信息，随后利用生成模型整合和输出结果，从而实现高效、精准的信息处理。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是自然语言处理领域的一项重要创新，它将信息检索的精确性与大型语言模型的生成能力相结合。通过这种方式，RAG有效弥补了传统语言模型在数据时效性和准确性方面的不足，为深度学习和自然语言理解提供了新的解决方案。
在信息检索领域，用户查询质量常成为搜索效果的瓶颈。近期，美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）韩家炜与孙冀萌团队开发并开源了DeepRetrieval模型。该模型通过端到端学习优化搜索过程，显著提升了搜索效率，其性能达到当前最先进水平（SOTA）的三倍，为信息检索技术带来了创新突破。
nDeepSearch 是一个开源的人工智能搜索框架，专注于提升搜索效率和信息检索能力。该框架通过整合开源推理模型与代理技术，特别是针对 Hugging Face 的 SmolAgents 进行优化，实现了深度网络搜索的无缝集成。这一工具为用户提供了强大的技术支持，显著提高了搜索性能与结果准确性。
在数字化时代，企业面临员工快速检索信息的挑战。本文探讨了检索增强生成（RAG）技术的应用，并分析了三种数据存储方案：图数据库、向量数据库和知识图谱。每种方案各有优势，适用于不同场景，帮助企业高效解决信息检索难题。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合文档检索与信息检索的独立框架，本身不具备文本生成能力，需与特定生成模型配合使用。尽管入门简单，但在实践中面临诸多挑战。通过高效的信息检索，RAG能够显著提升生成内容的相关性和准确性，为文本生成领域带来新的可能性。
本文探讨了Search-R1技术，这是一种结合强化学习与大语言模型的创新方法，旨在通过搜索引擎提升信息检索能力。实验表明，在Qwen2.5-7B模型上应用Search-R1技术后，性能提升了26%，显著增强了模型的实时信息获取和多轮推理能力。文章深入解析了其工作原理、训练策略及实验成果，为AI领域的产品开发者提供了重要参考。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过融合混合稠密检索与知识图谱，显著提升了信息检索的准确性。专为群聊场景设计的LLM知识助手HuixiangDou，利用这一先进技术，能够提供更精准、高效的信息支持，满足用户在复杂交流环境中的需求。这种结合不仅优化了数据处理方式，还为智能助手的应用开辟了新路径。
大型语言模型（LLM）通过InfiniRetri技术，实现了无需额外训练即可完成的“完美检索”。该技术将有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，显著提升了超长文本中的信息检索能力。实验表明，7B参数规模的模型借助InfiniRetri，在检索任务上的表现可媲美72B参数规模的模型，为高效信息处理提供了新思路。
智源研究院与多所高校携手，成功开发了智源开源多模态向量模型BGE-VL。这一成果不仅标志着多模态检索技术的重要进展，也进一步丰富了BGE模型家族。自推出以来，BGE系列模型以其卓越性能和广泛应用前景获得了社区的高度认可。BGE-VL的发布为多模态信息检索领域带来了新的突破，展现了学术界与产业界合作的巨大潜力。
本文介绍了利用RAG（检索增强生成）技术整合代码私有仓库，实现私有化代码提示的方法。RAG结合信息检索与生成模型，通过访问外部知识库，显著提升代码提示的准确性和相关性。开发者可以借助该技术，在保护代码隐私的同时，获得高效、精准的编程辅助。
近日，Deep Research开源版在不到24小时内迅速发布。作为一个利用推理技术整合在线信息的智能系统，它旨在辅助用户执行深入且复杂的信息检索与分析任务。该工具不仅提高了信息处理效率，还显著降低了成本，每月可为用户节省约1400元。这一创新工具的推出，标志着信息检索领域迈入了新的智能化时代。
OpenAI近期为ChatGPT推出了一项名为“深度研究”的新功能，旨在显著提升用户在深度信息检索和复杂数据分析方面的能力。这项更新使得ChatGPT不仅能够提供更精准的信息查询结果，还能帮助用户处理和分析大量数据，满足学术研究、商业分析等多领域的需求。通过这一功能，用户可以更高效地获取所需信息，进行深入的数据挖掘与分析。
