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今天分享一个来自同济大学Haofen Wang的关于检索增强
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的报告:《Retrieval-Augmented Generation (RAG): Paradigms, Technologies, and
RAG
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、抠图、图像融合等强大功能的comfyUI 插件 Allor Plugin
然后就可以直接使用作者提供的三个案例来学习了,这也是ComfyUI最强的地方,只要节点都安装好,就可以使用他人分享的工作流一键
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忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion!搜索的下一个前沿:检索增强
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遇上倒数排名融合和
生
成
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这一系统利用向量搜索与
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答案,正在彻底改变搜索和信息检索领域。
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几个Stable Diffusion生成美女的正向词和反向词例子,大家可以举一反三
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它最大可支持96k的上下文推理,相比第一代,长文
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和理解能力提升30%。
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——解码策略(Top-k & Top-p & Temperature)
这种方法简单高效,但是可能会导致
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RAG
图解检索增强式
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(RAG)技术 | 万字长文
检索增强
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(Retrieval Augmented Generation,简称 RAG)向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息,以此作为
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答案的基础。
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通过将产品信息、售卖对象和优惠信息结合,它能够快速
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RAG
RAG 2.0来了,它能
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熟的的LLM应用架构,受到了开发者的广泛关注,相关围绕RAG优化的技术层出不穷,但依旧难逃达不到
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RAG
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RAG
RAG——使用检索增强
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由于笔者之前梳理过比较多的
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应用都有用到这种检索增强技术。
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