在上一篇博客中，我们讨论了人工智能可以通过生成内容或独立行动的两种方式——Agentic AI和[GenAI](h ...

在现代世界中，大型语言模型（LLMs）通过其令人印象深刻的生成文本的能力，改变了世界。这些模型在创建新内容和给出智能回复等任务上表现出色，推动了AI领域的进一步发展。它们通过大量数据进行训练，但它们只知道数据中的内容，这使得它们很难提供最新的信息。这可能导致过时的答案或错误的信息，即所谓的信息幻觉。 为了解决这些问题，开发了一种名为检索增强生成（RAG）的动态框架。它结合了传统LLMs的优势和检索 ...

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）通过将其与外部知识库连接，提高了LLM的性能。它具有许多优点，包括较低的成本/资源、优化特定领域知识上的LLM、数据安全等。在深度学习的背景下，RAG是相对较新的技术[1]，但它的使用是巨大的，并且每天都在增加。 随着RAG的使用日益增多，它也在不断改进。随着RAG系统中的限制被发现，研究人员也一直在寻找提高其性能的方法。那么今天，我们将讨论查询改进。 <div styl ...

在上一篇博客中，我们讨论了人工智能可以通过生成内容或独立行动的两种方式——Agentic AI和[GenAI](h ...

像 GPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以生成文本、回答问题并协助完成许多任务。然而，它们是被动的，这意味着它们只会根据学到的模式对接收到的输 ...

大型语言模型（LLMs）通过生成类似人类的文本、回答复杂问题和分析大量信息以令人印象深刻的准确性，改变了自然语言处理（NLP）领域。它们处理各种查询并生成 ...

集成开发环境（IDE） 是软件开发人员最重要的工具之一，因为一个强大的 IDE 提供了帮助开发人员创建优化代码、调试代码、版本控制等功能。现在，随着人工智能（AI）的兴起，这些环境也得到了增强，提供了自动化和智能建议等功能，帮助开发人员提高生产力，专注于解 ...

在我们之前对对比学习的探索中，我们揭示了模型如何通过在嵌入空间中将相似的数据聚集在一起并将不相似的数据推开来学习区分相似和不相似数据。我们讨论了一些方法，如[SimCLR](https://myscale.com/blog/zh/what-is-contrastive-lear ...

传统上，机器学习（ML）可以广泛分为两种类型：有监督学习和无监督学习。在 ...

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 ...

在现代世界中，大型语言模型（LLMs）通过其令人印象深刻的生成文本的能力，改变了世界。这些模型在创建新内容和给出智能回复等任务上表现出色，推动了AI领域的进一步发展。它们通过大量数据进行训练，但它们只知道数据中的内容，这使得它们很难提供最新的信息。这可能导致过时的答案或错误的信息，即所谓的信息幻觉。 为了解决这些问题，开发了一种名为检索增强生成（RAG）的动态框架。它结合了传统LLMs的优势和检索 ...

想象一下走进一家巨大的图书馆，寻找一本特定的书，但没有一个有组织的目录。你必须浏览每一排书架，可能需要几个小时甚至几天的时间。然而，如果图书馆配备了一个井然有序的目录，你只需参考一个系统化的书名、作者或主题列表，就能迅速找到你需要的书。这种有结构的方法使寻找书籍更快、更高效。 类似地，在数据库中，索引充当了这个有组织的目录。它通过创建一个系统，允许数据库迅速定位和检索记录，从而提高[**查询性能 ...