為何僅導入 RAG 仍無法改善企業搜尋
Sky 發現，單純將內部資訊餵給 AI 並全部向量化，並不能保證提升搜尋準確度。本文探討 Sky 如何放棄一體適用的 RAG 方法，以改善檢索品質與複雜的權限控管問題。
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Databricks KARL：通用企業 RAG 代理
Databricks 推出 KARL，一款透過強化學習訓練的 RAG 代理，能處理六種企業搜尋行為，並使用合成資料。於 KARLBench 基準測試中，其效能匹配 Claude Opus，但查詢成本降低 33%、延遲降低 47%。該代理擅長非可驗證任務，如跨文件綜合與內部筆記事實彙總。
Dropbox 推出三款 ChatGPT 應用
Dropbox 正在 ChatGPT 內推出三款新應用：檔案應用、Dash 企業搜尋應用，以及 Reclaim AI 行事曆應用。使用者可在不離開 ChatGPT 介面的情況下存取、儲存並管理工作檔案與排程。這將 ChatGPT 定位為全面生產力作業系統。
Apple AMES 革新多模態搜尋
Apple 推出 AMES，一種統一的、後端無關的多模態晚期互動檢索架構，用於生產級企業搜尋。它使用多向量編碼器將文字權杖、影像區塊和影片幀嵌入共享表示空間，实现跨模態檢索。系統採用兩階段管線，包括並行權杖級 ANN 搜尋。
Otter 新功能支援企業工具搜尋
Otter 推出跨企業工具搜尋新功能。同時發布全新 Windows 應用程式，可在不加入會議的情況下擷取會議筆記。