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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
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
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
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
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
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
大模型
百川智能
RAG
方案总结:搜索出生的百川智能大模型
RAG
爬坑之路
今天对百川的
RAG
方法进行解读,百川智能具有深厚的搜索背景,来看看他们是怎么爬
RAG
的坑的吧~ 总的来说,百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新,降低模型幻觉的问题,使得其在
RAG
大模型
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