文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）无疑是最引人注目的潮头。在支撑这些大型语言模型应用落地方面，文本向量化模型（Embedding Model）的重要性也不言而喻。
近期，我在浏览huggingface发现，国产自研文本向量化模型acge_text_embedding（以下简称“acge模型”）已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB（Chinese Massive Text Embedding Benchmark）中获得了第一名。
GraphRAG 与 RAG 的比较分析
Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。
行业首创 ！Graph RAG：基于知识图谱的检索增强技术与优势对比（附 Demo）
悦数图数据库率先实现了与 Llama Index、LangChain 等大语言模型框架的深度适配并在行业内首次提出了 Graph RAG（基于图技术的检索增强）的概念，利用知识图谱结合大语言模型（LLM）为搜索引擎提供更全面的上下文信息，可以帮助用户以更低成本获得更智能、更精准的搜索结果。目前，悦数图数据库推出的这项技术在与向量数据库结合的领域也获得了相当不错的效果。
App隐私合规“免费”自动化检测
App隐私合规检测提供了全面的隐私合规检测报告和专家建议，从确保形式合规（隐私政策文本合规性）及实质合规（代码层合规性）的一致性，从个人信息收集、权限使用场景、超范围采集、隐私政策、三方SDK等多个维度帮助企业和开发者提前识别App隐私合规相关风险，规避监管通报、应用下架等重大风险。