RAG技术概述 - 检索增强生成（RAG）架构通过检索机制为通用大模型提供实时、准确的上下文，解决大模型的"幻觉"和知识时效性问题，自2020年起成为企业部署生成式AI的主流范式 [2] - RAG技术流程包括：从企业知识库中检索相关内容（嵌入向量/关键词/混合检索）、动态构建上下文提示、模型生成推理式回答，大幅提升回答准确性和时效性 [3][4] - RAG被视为连接通用大模型与企业高效AI应用的关键纽带，类比为"给大模型装随身小图书馆" [4] RAG行业生态 - 开源工具链提供者如LangChain和LlamaIndex提供基础组件供开发者定制 [5] - 专注RAG平台的初创公司如Vectara、Fixie和Contextual AI提供端到端解决方案 [6] - 大型云服务商（Microsoft Azure/AWS/Google Cloud）提供RAG相关API和服务 [7] - 行业应用公司如Cohere和Perplexity AI提供特定场景定制方案 [8] Contextual AI核心技术 - RAG2.0技术通过端到端反向传播训练实现检索器与生成模型一体化联合优化，突破传统"弗兰肯斯坦式"组合局限 [9][24][26] - 自研有根语言模型（GLM）在FACTS基准中取得88%事实正确率，领先同期Google/Anthropic/OpenAI模型，严格依据资料生成回答并提示限制条件 [28] - 支持多模态检索（时序视频/文本表格并行处理）和异构数据接入（结构化数据库/非结构化PDF/SaaS实时数据） [18][21] Contextual AI产品特性 - 预部署金融、法律等垂直领域解决方案，支持企业自建智能体完成专业工作流 [13] - 工作流示例：问题理解拆解→生成检索子任务→多源异构数据检索→逻辑组合生成高精度回答（附来源引用） [14][15] - 提供结果可解释性保障（精细来源引用/高亮片段）和"有根性"评分机制标记潜在幻觉风险 [21] 公司背景与商业化 - 创始团队包括RAG技术首创者（Meta团队）和HuggingFace研究工程专家 [29] - 融资进展：2023年2000万美元种子轮（Greycroft领投），2024年8000万美元A轮（投后估值6.09亿美元） [30][31] - 客户案例：汇丰银行用于研究分析助手，高通用于技术文档检索支持工程师 [32]