Embedding 如何选用适宜的 模型 大模型运行落地
0、背景落地在生成式人工智能，GenAI，畛域，检索增强生成，RAG，作为一种战略锋芒毕露，它经过集成外部数据来扩大像ChatGPT这样的大型言语模型，LLM，的现有常识库，RAG系统外围触及三种关键的人工智能模型组件，嵌入，Embeddi......
企业级运行落地框架细节差异对比 RAG
1、什么是RAG，RAG检索增强生成本质过去讲，就三件事件，第一、Indexing索引，即如何更有效地存储常识，第二、Retrieval检索，即在宏大的常识库中，如何挑选出大批的有益常识，供大模型参考，第三、Generation生成，即如何......
在长高低文LLM的时代 RAG能否依然必要
一、论断写在前面论文题目，InDefenseofRAGintheEraofLong，ContextLanguageModels论文链接，https，arxiv.org，pdf，2409.01666克制早期生成式大型言语模型，LLMs......
还是 我全都要！ Google RAG 长高低文
嘿，大家好！这里是一个专一于AI自动体的频道！最近，深度学习和人工自动畛域的大牛们在arXiv上宣布了一篇幽默的钻研，题目挺长的，检索增强生成或长高低文大型言语模型，片面钻研和混合方法，当蠢才享一篇由GoogleDeepMind和密歇根大学......
百万高低文RAG Agent还能这么玩
Qwen，Agent的设计思绪只管与LangChain相似，但其颁布几个的Agent示例却很无心思，当天本文将深化讨论如何经常使用Qwen，Agent将高低文记忆裁减到百万量级，让Agent的自动失掉更宽泛的运行，暴力关键字检索优于向量打......
到图 从传统 RAG RAG 赋予大型言语模型更弱小的常识力气
大型言语模型，LLMs，在固定数据集上启动训练，其常识在最后一次性训练降级时就已固定，ChatGPT的惯例用户或许曾经留意到其妇孺皆知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会造成模型发生不准确或过期的照应，由于它们会，幻觉，信息......
RAG系统的四层天梯 大模型RAG系统的生长之路
第一章，为什么要给大模型喂额外营养，构想一下，你有一个超级自动的AI助手，它简直一无所知，但当你问它当天的股市行情如何，或许最新的新冠病毒变种有哪些症状，，它却一脸茫然，这就是大言语模型，LLM，的现状，常识博大但不够新颖，这就是为什么咱们......
GraphRAG 微软 与 架构设计精髓 传统 RAG
在数据激流始终涌来的当天，如何高效且精准地从浩瀚的消息陆地中提炼出有价值的新闻，成为了人造言语处置畛域待处置的关键疑问，传统的检索增强生成，RAG，架构，以其共同的检索与生成联合的形式，在必定水平上满足了这一需求，为消息处置带来了方便，但是......
微软新综述 大模型RAG系统的4层境界！
当蠢才享这篇很干的文章！经过对RAG系统的用户Query启动难度辨别，进而可以将系统划分为4个等级，RetrievalAugmentedGeneration，RAG，andBeyond，AComprehensiveSurveyonHowto......
技术之 RAG 大模型检索增强
RAG技术的重难点，是怎样更高效和更准确的检索数据，常识库技术作为大模型技术的一个关键运行方向，也是对大模型技术的一个关键补充；特意是在问答系统，如自动客服等畛域，常识库有着非同普通的作用，从技术的角度来说，一个自动客服的好坏，除了大模型自......