RAG初级优化 检索后处置模块心中有数
经过上文的方法RAG初级优化，一文看尽query的转换之路，咱们召回了一些关系片段，本文咱们将引见在将召回片段送入大模型之前的一些优化手腕，它们能协助大模型更好的了解高低文常识，给出最佳的回答，Long，textReorder依据论......
一款好用的开源工具 高效成功Reranker
Reranker是任何检索架构，RAG、Agent等，的关键组成局部，但它们理论也比PipeLine中其余局部更含糊，有时，甚至很难知道该经常使用哪一个，每个疑问都是不同的，经常使用X的最佳模型不必定与经常使用Y的模型相反；新的从新排名方法......
操控AI代理 像Windos一样 开源大模型AI代理操作系统
去年，AutoGPT的产生让咱们见识到了AI代理弱小的智能化才干，并开创了一个全新的AI代理赛道，但在子义务调度、资源调配以及AI之间单干还有不少的难题，因此，罗格斯大学的钻研人员开源了AIOS，这是一种以大模型为外围的AI代理操作系统，可......
大模型RAG系统的4层境界！ 微软新综述
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......
大模型检索增强 技术之 RAG
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......
比GraphRAG还好的LightRAG究竟是何方神圣
1.为什么要提出LightRAG，检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，经过整合外部常识源来加弱小型言语模型，这种整合使LLM能够生成更准确和与高低文相关的照应，清楚提高实践运行中的成效，•经过顺......
Prompt 系统的回答质量 优化 构建高效的 RAG
1、Prompt的关键性在RAG，增强检索生成，系统中，打造有效的揭示词，Prompt，关于保证大模型输入精准且关系的答案至关关键，揭示词不只担任指点大模型正确解读用户提问，还需整合检索所得的消息，以成功回答的准确性和针对性，接上去，本文将......
逾越传统AI！新型多智能体系统MESA 探求效率大幅优化
探求多智能体强化学习的协同元探求——MESA算法深度解读在多智能体强化学习，MARL，的征途中，如何高效探求以发现最优战略不时是钻研者们面临的应战，特意是在稠密处罚的环境中，这一疑问变得愈加辣手，MESA，CooperativeMeta，E......
大模型RAG系统的生长之路 RAG系统的四层天梯
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......
聊聊Meta近期的介绍系统大模型
最近，Meta宣布了两篇和介绍系统关系的大模型上班，这类上班不是讲NLP等畛域的大模型运行到介绍系统，而是间接经常使用介绍系统的数据训练大模型，不时以来，阻碍CTR预估等模型朝大模型开展的一个阻碍是，这类模型并不存在像NLP、CV畛域模型中......