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RAG
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
小到大检
索
背后的概念是在检
索
过程中使用较小的文本块,然后将检
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到的文本所属的较大文本块提供给大语言模型。
RAG
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增强生成(RAG):LLM企业级应用落地的挑战与思考
但
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过程计算量大,实时性略差。
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RAG检索增强
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Sora的魔法世界:功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想!
阅读本文你将完全理清什么是Sora、它能干什么、它为啥牛、它的原理以及将带来什么影响,而且文末还有干货附送哦。
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Python几种常见算法汇总
在本教程中,我们将介绍Python中几种常见的算法,包括排序算法、
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算法、动态规划算法和贪心算法。
编程
python
算法
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向量数据库失宠了?OpenAI 力捧检
索
增强生成(RAG)技术,对行业来说意味着什么?
换言之,OpenAI 将提供一款 Retrieval 检
索
工具,用户已无需创建或
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向量。
检索增强生成
大语音模型
制作可爱的表情包
开始制作之前,我们可以网络上
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自己喜欢的风格和元素,参考图片,制作你的个性表情包。
绘画
表情包
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26个超级技巧,让你的ChatGPT直接起飞
再推荐2个实用的工具 1、寻找论文,效率很高 AMiner,由清华大学计算机科学与技术系的唐杰教授团队开发的一个显著的学术
搜
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和挖掘系统。
ChatGPT
大模型
链接大模型与外部知识,智源开源最强语义向量模型BGE
语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于
搜
索
、推荐、数据挖掘等重要领域。
embedding
语义向量
LLM
StreamingLLM 框架:利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说,探
索
无限长度文本
“ 为了实现LLM的高效流式部署,研究人员提出了 Streaming LLM 框架,其核心思路是保留最近的标记和重要的注意力点,同时丢弃不必要的中间标记。该方法允许LLM高效处理更长的上下文,在多轮对话等场景中展现出巨大应用潜力。”
大模型
llm框架
RAG
Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案
图1:elasticsearch8.4的knn使用方式 我们看了elasticsearch的相似度算法,es用的是KNN算法(开始我们以为是暴力
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),但仔细看了一下,在es8的相似度检
索
中,用的其实是基于
RAG
检索增强
开源
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音
搜
索
或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。
开源模型
LLM
从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
二、为什么语义
搜
索
+GPT问答比微调GPT更好?
知识库
langchain
OpenAI
OpenAI 上线新功能力捧 RAG,开发者真的不需要向量数据库了?
限制 2: 无法定制检
索
虽然 OpenAI Assistants 的内置检
索
是一套开箱即用的解决方案,但它无法根据每个应用的特殊需求(如:
搜
索
延时、
索
引算法)进行定制。
RAG
检索
向量库
阿里
阿里RAG新框架R4:增强检
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器-重排序-响应器,5个知识密集任务上都超过Self-RAG等!
尽管检
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增强的LLMs通过检
索
外部数据来减少这种幻觉,但现有的方法通常不考虑检
索
文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互,这在处理长文档时尤其影响回答的准确性。
RAG
检索
大型语言模型
微软
BGE M3-Embedding:智源最新发布的text embedding模型,多语言检
索
效果超过微软跟openai
稀疏检
索
,多向量检
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三种不同检
索
手段。
BGE
M3-Embedding
多语音检索
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