据DeepLearning.AI官方Twitter消息，其推出的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）课程，系统讲解大型语言模型（LLM）生成token机制、出现幻觉的原因，以及通过检索提升事实准确性的原理。课程还深入分析提示长度、计算成本和上下文限制等实际取舍，并以Together AI的工具为案例，强调企业部署高准确率、低成本生成式AI解决方案的实际需求。该课程为企业和开发者提供了优化AI应用和提升商业价值的实用策略和市场机会（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年8月28日）。

根据DeepLearning.AI的说法，生产级检索增强生成（RAG）系统需要强大的可观测性，以确保系统性能和输出质量。这包括对延迟、吞吐量等指标的实时监控，以及通过人工反馈或大语言模型（LLM）评估输出质量。全面的可观测性有助于企业识别瓶颈、优化组件性能，并保持一致的输出质量，对于规模化部署RAG企业级AI应用至关重要。同时，强大的可观测性还支持企业合规、增强系统可靠性与用户信任，是推动AI知识检索与生成落地应用的关键因素（来源：DeepLearning.AI，2025年8月6日）。

据DeepLearning.AI介绍，大型语言模型（LLM）能够理解检索增强生成（RAG）中的上下文，核心在于Transformer架构。在其RAG课程中，DeepLearning.AI详细讲解了LLM如何通过token嵌入、位置向量和多头注意力机制处理增强提示。这一流程使LLM能高效整合外部信息，提升内容生成的相关性和准确性。深入理解Transformer对优化RAG流程、拓展AI搜索、知识管理及企业级解决方案具有重要意义（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年7月31日）。

据@elevenlabsio报道，11ai依托其对话式AI平台，能够快速部署支持语音与文本的互动语音智能体。该平台集成了检索增强生成（RAG）、自动语言检测和无缝集成功能，为企业提供可扩展的多语种AI客户服务及自动化解决方案。这一进展展示了AI行业在企业级语音AI平台和客户互动自动化领域的最新趋势和商业机会。来源：elevenlabs.io/conversational

据ElevenLabs（@elevenlabsio）消息，11ai采用对话式AI技术，打造了低延迟、可扩展的语音代理平台，支持语音与文本交互，并集成了检索增强生成（RAG）和高级语言检测等AI功能。这一创新为企业提供了高效的客户支持自动化和多语言语音应用的商业机会，通过提升响应速度和用户体验，推动AI在客服和智能助手领域的应用发展（来源：ElevenLabs Twitter，2025年6月23日）。