Z Product｜Contextual AI：从幻觉到可信，钻研RAG架构解决企业级AI应用落地最...

主要观点总结

本文介绍了Contextual AI及其RAG技术作为解决大模型“幻觉”和知识时效性问题的关键技术，已成为企业AI应用的主流架构。Contextual AI致力于开发能应对复杂知识密集型任务的专业智能体，推出了自研的有根语言模型(GLM)，在事实正确率方面领先同期顶级模型。公司希望通过其技术成为下一代有用智能体的基础设施。

关键观点总结

关键观点1: RAG技术成为解决大模型问题的关键技术

随着ChatGPT等通用大模型的流行，业界逐渐认识到仅依赖模型本身难以满足企业对实时、准确知识的需求，催生了RAG架构的兴起。RAG技术通过检索机制为模型提供最新且相关的上下文，被视为解决大模型的“幻觉”和知识时效性问题的关键。

关键观点2: Contextual AI的产品和工作流

企业使用Contextual AI的产品时，需先提供企业知识库。系统会根据用户查询，从企业知识库中检索相关内容，形成携带知识的复合输入，再经由大语言模型生成推理式回答。该平台还提供了多种增强能力，如多模态检索、结构化与非结构化数据接入、结果可解释性与可靠性等。

关键观点3: RAG2.0和GLM的优势

相较于传统方案，Contextual AI的RAG2.0技术通过一体化的联合优化，大幅提升了系统的精准度和响应质量。此外，该公司推出的有根语言模型（GLM）在事实正确率方面领先同期顶级模型，能够确保回答严格依据提供的资料。

关键观点4: 团队与商业化

Contextual AI的团队由业界和学界专家组成，其融资情况良好。该公司已与客户合作开发AI驱动的研究分析和流程指导助手，并计划将RAG技术发展成为主动检索与推理智能体系统的基础设施。

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