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户外市场AI获得了470万美元，以通过AI驱动的情报彻底改变商业保险
多年来，搜索引擎和数据库依赖基本的关键字匹配，通常会导致分散和上下文占有结果。引入生成AI和检索增强生成（RAG）的出现已经改变了传统信息检索，使AI能够从广泛来源中提取相关数据并产生结构化的相干响应。这种发展提高了准确性，降低了[…]后抹布后的演变：AI从信息检索到实时推理的旅程首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI多年来，搜索引擎和数据库依赖基本的关键字匹配，通常会导致分散和上下文占有结果。引入生成AI和检索增强生成（RAG）的出现已经改变了传统信息检索，使AI能够从广泛来源中提取相关数据并产生结构化的相干响应。这种发展提高了准确性，减少了错误信息，并使AI驱动的搜索更加互动。但是，尽管RAG在检索和生成文本方面表现出色，但仍限于表面级检索。它无法发现新知识或解释其推理过程。研究人员通过将抹布塑造成能够以透明，可解释的逻辑来解决的实时思维机器来解决这些差距。本文探讨了抹布的最新发展，突出了进步，推动了抹布朝着更深入的推理，实时知识发现和聪明的决策。
检索 - 杰出的一代（抹布）从信息检索到智能推理
经过思考的推理（COT） 代理AI创世纪：检索效果（抹布）
开发 幻觉检索提升的思想（老鼠）
检索仪式推理（RAR）
Agentic Rar
尽管RAR在推理方面取得了进步，但它仍然反应地运作，在不积极完善其知识发现方法的情况下回应了查询。代理检索提示的推理（代理RAR）通过嵌入自主决策能力来进一步。这些系统没有被动检索数据，而是迭代计划，执行和完善知识获取和解决问题，使它们更适合现实世界中的挑战。
代理检索仪的推理