在人工智能快速发展的浪潮中，基于检索增强生成 (RAG) 的应用正成为各行业数字化转型的利器。RAG 应用结合了检索和生成模型的优势，赋予企业强大的数据分析和预测能力，为业务增长注入新动能。 不同于传统的 AI 应用，RAG 通过检索模型快速访问并筛选海量数据，精准定位用户所需信息，再利用生成模型将信息整合、转化为易于理解的文本或其他形式输出。这一过程极大简化了[信息检索](https://en ...

大型语言模型 (LLMs) 革新了我们获取和理解信息的方式。这些先进的 AI 系统经过大量数据的训练，使它们能够识别语言中的模式和意义。通过理解上下文中的单词，它们使探索想法、学习新事物和快速高效地找到答案变得更加容易。 LLM 正在塑造我们日常生活中与信息互动和使用的新时代。 早期的传统 LLM 完全依赖于其静态训练数据中提供的知识。这一局限性常常导致幻觉，即模型由于数据过时或不完整而 ...

在这系列关于高级RAG管道的文章中，我们讨论了嵌入模型、索引方法和分块技术等其他组件如何构建高效系统的基础。现在，让我们探讨这个管道中一个非常重要的部分：向量搜索。 数据库的核心能力在于其搜索性能。从网页搜索到物体识别，应用场景数不胜数，因此，搜索的效率、多功能性和准确性至关重要。稍慢或不准确（或有限）的搜索可能是客户是否满意以及是否会再次光临的关键，而商家对此深知。 向量搜索在现代检 ...

检索增强生成（RAG）作为人工智能领域的重大进步，改变了聊天机器人与用户互动的方式。RAG将检索方法与生成式人工智能相结合，使聊天机器人能够从大型外部数 ...

在数据分析和可视化的世界中，Python在有效传达洞察力方面发挥着关键作用。数据可视化是Python的一个核心方面，它允许用户将复杂的数据集转化为易于理解的图表和图形。这种可视化展示有助于轻松理解趋势和模式。 此外，Python仪表盘允许进行[**交互式 ...

ChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）在理解和生成类似人类的文本方面取得了重大进展。然而，它们在保持准确性和相关性方面经常遇到困难， ...

使用大型语言模型（LLM）开发可扩展和优化的AI应用程序仍处于发展阶段。基于LLM构建应用程序由于涉及大量手动工作（如提示编写）而变得复杂且耗时。提示编写是任何LLM应用程序中最重要的部分，因为它帮助我们从模型中提取最佳结果。然而，编写优化的提示需要开发人员大量依赖试错方法，浪费了大量时间，直到达到所需的结果为止。 传统的手动编写提示的方法耗时且容易出错。开发人员经常花费大量时间调整提示以达到所 ...

在人工智能快速发展的浪潮中，基于检索增强生成 (RAG) 的应用正成为各行业数字化转型的利器。RAG 应用结合了检索和生成模型的优势，赋予企业强大的数据分析和预测能力，为业务增长注入新动能。 不同于传统的 AI 应用，RAG 通过检索模型快速访问并筛选海量数据，精准定位用户所需信息，再利用生成模型将信息整合、转化为易于理解的文本或其他形式输出。这一过程极大简化了[信息检索](https://en ...

最近，人们对大型语言模型（LLMs）及其多样化的应用场景，从聊天机器人到内容生成，产 ...

在不断发展的人工智能领域中，对更智能、更响应、更具上下文感知能力的聊天机器人的追求，将我们带到了一个新时代的门槛。欢迎来到RAG的世界——检索增强生成（RAG），这是一种创新的方法，将检索系统的广博知识与生成模型的创造力相结合。RA ...

检索增强生成（RAG）是一种通过引用外部知识源来增强大型语言模型的技术。这种方法可以在不重新训练模型的情况下提供更准确和相关的响应。这是一种在各个领域中提高语言模型性能的经济高效的方式。 在本博客中，我们将使用[Cohere的Command R模型](https:/ ...

大型语言模型（LLM）以其理解和生成类似人类的文本的能力带来了巨大的价值。然而，这些模型也面临着显著的挑战。它们是在需要大量成本和时间的庞大数据集上进行训练的。在大规模数据集上训练这些模型所需的巨大成本和时间几乎不可能定期重新训练它们。这个限制意味着它们经常缺乏最新数据的更新，导致在查询不熟悉的主题时可能出现不准确的情况。这种现象被称为“幻觉”，它可能会降低应用程序的性能，并引发对其可靠性和真实性 ...

生成AI（GenAI）的迭代速度呈指数增长。其中一个结果是上下文窗口的扩展，即一个大型语言模型（LLM）一次可以使用的标记数量，用于生成响应。 2024年2月发布的Google Gemini 1.5 Pro创下了迄今为止最长的上下文窗口记录：100万个标记，相当于1小时的视频或70万个单词。Gemini在处理长上下文方面的出色表现使一些人宣称“检索增强生成（RAG）已经死了”。他们说，LLM已经 ...