Grok 3 免费RAG：直接和你的文档进行对话！

2025-11-24

手动RAG已死！凶手是谷歌！

这两天都在谈微调和RAG，其实一个好的RAG搭建起来还是需要点技术的，比如你首先要去对文档分片，然后要找到好的word embeddings词向量数据库来将你文档分片进行向量化，好进行检索。然而，正是这些对分片策略、向量模型选择以及高昂数据库运维的持续投入，让许多希望快速部署知识问答系统的开发者望而却步。Google 文件搜索 API 的推出，正是为了终结这种复杂性。这项集成在 Gemini API 中的托管式 RAG 解决方案，将所有繁琐的底层工程——包括智能分块、高性能向量嵌入和索引管理——全部自动化封装，让您无需再为此耗费精力。它不仅提供了企业级的 RAG 能力，更以颠覆性的成本结构改变了游戏规则：文档存储完全免费，您只需为计算嵌入和模型使用检索到的上下文付费，极大地降低了应用的边际成本…展开更多文档入口

2025-02-25

Grok3官方测评报告：9.12比9.9还大？

昨天测评了官方版的grok3推理模型，发现效果不如deepseek r1，今天想测试下非推理模型，看performance是不是更烂… 访问入口

2025-11-14

微调 vs RAG！老爷爷都能听得懂！

这一集视频准备用通俗易懂的方法说清楚RAG和微调之间的区别…

2024-11-29

RAG检索增强生成是什么鬼？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是解决大语言模型”知识过时”和”幻觉”问题的核心技术方案。它的原理很简单：当用户提问时，先从一个外部知识库（如企业文档、数据库、网页等）中检索出相关的内容片段，然后将这些内容连同用户问题一起输入给大模型，让模型基于检索到的事实信息来生成回答。这样既利用了LLM强大的理解和生成能力，又能确保回答基于最新的、特定领域的事实知识。RAG已被广泛应用于智能客服、企业知识库问答、AI搜索等场景，是目前企业落地大模型最主流的技术架构之一。

2025-04-16

Grok 3 Studio：AI编程IDE加Markdown编辑！

Grok 免费推出Grok 3 Studio，其实说白了就是OpenAI等的canvas，估计是马斯克为了搞差异化，所以将其叫做Studio，通过它，我们可以实时预览grok编写的代码和文章，废话不多说，赶紧demo下… 访问入口

2025-02-21

Grok3推理模型测评：打败DeepSeek r1？

Grok3 reasoning model推理模型测试报告啊。今天终于发现可以在官网上免费用上Grok3了，鉴于上次在lmarena上测试的是early-grok-3，这次准备在官网上正式测试下，我们这次先测试的是推理模型。去到官网，看到这里已经是grok 3了，选择Think，打开推理模式… 访问入口