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Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

该模型在对话式问答和检索增强型生成等能力方面表现出色，在综合评测指标上甚至超越了当前业界顶尖的GPT-4模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统从给定的知识库中检索相关信息，从而使其能够生成事实信息、上下文相关信息和特定领域的信息。

RAG 检索

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

我们和 ChatGPT 交流的过程，本质上是在和背后语言模型产生交互的过程。

提示词

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

推理生成，ETL 加工处理，召回检索，科学分析场景，实现搜索分析体验一体化！

OLAP For Embedding 一体化数仓

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—

RAG 大语言模型

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

今天我们要聊一聊生成式人工智能的经济案例，是不是很有趣呢？

生成式人工智能经济学

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

在 RAG (检索增强生成)领域，选对向量模型至关重要，它基本就决定了 RAG 系统的“天花板”，也因此，向量模型的选择总是业界的热门讨论话题。

rag 大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

检索增强生成（RAG）模型已经成为一种有前景的方法，通过利用存储在文档中的外部知识来提高生成文本的准确性和相关性。

rag 大模型

高级 RAG 技术——图解概览

pub.towardsai.net/advanced-rag-techniques-an-illustrated-overview-04d193d8fec6 文章知识结构图一、简介检索增强生成

RAG 检索图解

生成式AI领域拓展！MetaAI开源AudioCraft：一个支持AudioGen、MusicGen等模型的音频生成开发框架

然而，音频生成领域的进展却相对滞后。

开源模型

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

首期，我们将共同探索ChatGPT的起源：GPT-1，跟随论文深入理解其技术细节，见证人工智能新篇章的启幕。

GPT

Stable Diffusion

Stable Diffusion 又是一个史诗级增强、出图效率暴增 5 倍

最近爆火的新一代生成模型 LCM 席卷而来，可以大大的提升出图效率。

StableDiffusion 文生图

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

例如，著名图片生成工具Midjourney以对话机器人的形式呈现，用户只要在Discord中和它对话就能获得高质量的图片，因为Midjourney很清楚地知道：用户更关心的是我们能不能根据提示词生成优质的图片

AIGC 工作流

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

最终我们会问自己：我们应该使用检索增强生成（RAG）还是模型微调来改善结果？

训练

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

RAGFlow 是一个基于Deepdoc（深度文档理解）的开源 RAG（检索增强生成）引擎，仅仅一月，Github斩获近7.1k Star！

OCR RAG 开源

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