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评价RAG系统组件的终极指南
RAG系统蕴含两个外围组件，检索器和生成器，本文将引见如何评价这两个组件，检索增强型生成，RAG，系统被设计用来优化大型言语模型，LLM，的照应品质，当用户提交查问时，RAG系统从向量数据库中提取关系消息，并将其作为场景传递给LLM，而后，......
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......
危！大模型能自己优化Prompt了 曾经火出圈的提醒工程要死了吗
2022年底，ChatGPT上线，同时引爆了一个新的名词，提醒工程，PromptEngineering，简而言之，提醒工程就是寻觅一种编辑查问，query，的方式，使得大型言语模型，LLM，或AI绘画或视频生成器能获取最佳结果或许让用户能绕......
用于提取的揭示词 附 哪个中文开源大模型在消息抽取上效果最好
1.背景消息抽取，InformationExtraction，IE，普通包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、相关抽取，RelationExtraction，RE，和事情抽取，EventExtractio......
大模型与生成式大模型的区别 什么是生成式大模型
，生成式AI或许说AIGC的实质是一种基于概率散布的数据表征技术，最近一段期间不时在做AIGC，人工智能生成内容，方面的运行，而AIGC属于生成式AI的范围；刚开局只是把这些生成式AI拿上来用一下，但随着对大模型了解的加深，突然发现生成式......
Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
中科大提出UniMEL框架
多模态实体链接的关键性与应战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是常识图谱畛域中的一项基础义务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到常识库中的实体，随着社交媒体和互联网的开展，文本和视觉的多模态性......
一款由常识图谱引擎驱动的翻新Agent框架
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的翻新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业常识载体，驱动的全新Agent框架，协同应......
LLM的数数才干有多弱 一个意想不到的罪魁祸首
大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读，上方是本期感觉比拟无心思的论文，1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提醒被窃取的面前1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你......
等 Attention Cache vAttention KV PagedAttention 优化 计算和 LLM 推理的
最近，SGLang惹起了宽泛关注，发生了许多，SGLang吊打vLLM和TRT，LLM，的舆论，不得不说，SGLang确实是一项十分杰出的上班，与此同时，vLLM的性能疑问和TRT，LLM的易用性疑问也广受诟病，但是在实践运行中，咱们依然须......