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RAG
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
RAG
RAG
从入门到精通-
RAG
简介
本文讲对
RAG
进行简单介绍。
rag
大模型
RAG
RAG
2.0,终于把
RAG
做对了!
RAG
2.0,终于把
RAG
做对了!
RAG
大语言模型
RAG
RAG
修炼手册|一文讲透
RAG
背后的技术
今天我们继续剖析
RAG
,将为大家详细介绍
RAG
背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理,以及它们是如何应用的。
RAG
Embedding
RAG
LLM之
RAG
实战(五)| 高级
RAG
01:使用小块检索,小块所属的大块喂给LLM,可以提高
RAG
性能
然而,在有效检索相关信息和生成高质量响应方面,
RAG
面临着许多挑战。
RAG
检索
工具
RAG
与 Finetuning,谁是提升 LLM 的最佳工具?
本质上,
RAG
帮助模型“查找”外部信息以改进其响应。
训练
RAG
如何提高
RAG
的效果
写在前面 LLM+
RAG
构建很简单,使用开源项目langchain几行代码就搞定,但简单的构建过程不意味着很好的效果。
RAG
大模型
RAG
检索增强生成 (
RAG
):What, Why and How?
2、为什么
RAG
?
检索增强
大模型
RAG
高级
RAG
技术——图解概览
二、原始
RAG
本文讨论的
RAG
流水线起始于一个文本文档语料库 。
RAG
检索
图解
RAG
必读!
RAG
好用的3种Router
目前开源了很多LLMs大模,虽然GPT4o一直占据第一位的宝座,但是并不是在每个领域都很强。 例如:写代码的Code-LM、做数学的meta-math,做图文多模态的Macaw-llm等等。都有自己的强项。 PolyRouter提供了一个多LLM路由系统,该系统根据特定需求动态将查询路由到最合适的专家,从而优化性能,减少响应时间和成本,同时提高输出质量。
RAG
Router
RAG
RAG
超参数调优食用指南
ParamTuner 不仅可以定义我们想要的任何目标函数,例如带有评估的
RAG
管道;还能够以同步或者异步的方式进行网格搜索;并且 LlamaIndex 官方使用了
rag
大模型
RAG
RAG
与Long-Context之争—没必要争
如果未来只是5年,我觉得
RAG
一定会存在;如果未来是AGI,那么也许不需要
RAG
。
RAG
Long-Context
大模型
开源
构建开源多模态
RAG
系统
RAG
是什么?
RAG
大模型
RAG
谈谈
RAG
存在的一些问题和避免方式
RAG
是各方面综合之后的最优解 但是就像前面我说的,
RAG
入门很简单,但是要能让客户买单却很难,我已经看到好几个失败案例了...
RAG
大模型
RAG
简单提升
RAG
的10种方法
实际实践过程中,提升
RAG
的效果有许多的方向,这篇文章将常用的思路进行讨论,希望对
RAG
系统的优化和使用提供一些帮助。
RAG
大模型
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