RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
PAI-AutoLearning 图像分类使用教程
PAI AutoLearning（简称PAI AL）自动学习支持在线标注、自动模型训练、超参优化以及模型评估。在平台上只需准备少量标注数据，设置训练时长即可得到深度优化的模型。同时自动学习PAI AL平台与EAS模型在线服务打通，一键完成模型部署。下面通过一个番茄(tomato)和黄瓜(cucumber)的图片分类示例来演示整个流程的实现具体操作实现步骤。
打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布！
X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具，集成了AI推理引擎和丰富功能，为图像数据工程师提供一站式解决方案。它支持图像和视频文件的自动标注，提供了包括矩形框、多边形在内的七种标注样式，适应多样化的训练场景需求。X-AnyLabeling内置了多种SOTA级AI模型，如YOLO、SAM系列等，并支持GPU加速和多种数据集格式的导入导出，确保高效的数据处理。此外，它还具备良好的跨平台兼容性，可在多种操作系统上运行，并提供详尽的帮助文档和社区支持，帮助用户轻松上手并解决使用过程中遇到的问题。