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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。

开源模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

它能够帮助开发者分担繁重的工作，并构建高质量的 AI 应用。

RAG 检索向量库

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

二、为什么语义搜索+GPT问答比微调GPT更好？

知识库 langchain

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

尽管检索增强的LLMs通过检索外部数据来减少这种幻觉，但现有的方法通常不考虑检索文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互，这在处理长文档时尤其影响回答的准确性。

RAG 检索大型语言模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文：《The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems》这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响

RAG 检索增强

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

稀疏检索，多向量检索三种不同检索手段。

BGE M3-Embedding 多语音检索

RAT = CoT + RAG

Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。

RAT 协同思维链检索增强生成

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

一直以来，基于向量的文本检索是重要的研究议题之一。

GPT

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

论文：《The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems》这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响

RAG 检索论文

用AI生成PPT、用AI优化PPT

我在前几天写过相关文章，当时我在文中引用的是百度AI对话的PPT生成插件，我对这个插件生成的PPT的评价不高，但是在体验了百度文库的智能PPT功能后，有种“识别三日，当刮目相看”百度的感觉。

ppt AI生成PPT

一个写了会上瘾的公众号写作模板

现在还是有很多人想要学写作，但是又不知道如何下手的情况，想起最开始接触写作的时候，总是会在各大平台上搜索那些写作的模板、写作的结构，这种之类的干货知识，但是，能够坚持写作的模板其实并没有那么的华丽，反而特别的简单

公众号写作模版

2023年人工智能行业总结（精简版）

在2023年，AI领域经历了诸多变革，仿佛释放了过去十几年的积累。

人工智能行业总结

【AI绘画】入门英文名词解析

最近AI绘画爆火，由于是艺术和技术的跨界结合，因此出现了大量专有名词（英文和中文都有），有些是公司名，有些是项目名，有些是技术名词，有些特指模型，有些特指插件或者网站，有些是二次元人物，游戏风格等，

文生图 AI绘画

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

社交媒体推荐的文章、RSS 订阅的文章、主动搜索到的文章… 因为有大量的信息要处理，我的 read it later 文章也越来越多。

Kimi Chat 阅读

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

正如Lilian Weng在其万字长文《LLM Powered Autonomous Agents》对Auto-GTP的点评： “AutoGPT引起了许多关注，探索了使用LLM作为主控制器构建自主代理的可能性

开源模型

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