RAG-C 和RBCA 模型中场地特征参数的差异及其启示*张 斌 1,2 邹卉 1,2 肖杰 1,2 潘旭 1,2 黄剑波 1,2 王旻 1,2 万正茂 1,2 刘翔 3(1. 中新苏州工业园区清城环境发展有限公司,江苏 苏州 215021;2. 清华大学 - 苏州工业园区环境科学技术研发基地,江苏 苏州 215021;3. 清华大学 环境学院,北京 100084...
显然,尽管 OpenAI 在LLM 市场上处于领先地位,但还是有很多替代方案,比如 Anthroic 的 Claude,还有最近流行的更小但功能强大的模型,比如 Mistral,微软的 Phi-2 以及许多开源选项,比如 Llama2,OpenLLaMA,Falcon等都可以用来开发面向RAG的大模型产品。 3. RAG中的高级技术 尽管并不...
而RAG是解决上述问题的一套有效方案。 RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检...
近日，诺谛智能“支点”向量模型凭借多样化困难样本采样策略以及基于“支点”大模型的数据合成，超越众多开源模型，获得C-MTEB榜单排名第一。作为大模型的最主要应用场景之一，RAG技术需要配合大模型和向量模型来落地，而诺谛“支点”向量模型目前在中文C-MTEB排行榜中排名第一，这也是诺谛智能在制造业场景化实践中深厚...
为什么我认为国内AI取代搜索引擎是最好的方向? 为什么国外AI反而做不到? 《取代搜索引擎?RAG将是国内外C端大模型产品的分水岭》原文发布在知识星球【ChatGPT商业实验室】,在知识星球搜索【商业实验室】加入。 注意:由于众所周知的原因,直接搜索【ChatGPT商业实验室】反而是搜不到的…… ...
本文介绍了RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的入门学习路径,强调了不建议直接使用现成框架的原因。作者通过半天时间对代码进行重构,增加了600行代码,使版本更加完善。此进阶版遵循RAG系统的最佳实践,包含10个主要优化要点,并依据对最终回答质量的影响程度排序展示,为读者提供深入理解与应用RAG模型的有效指导。
在当今的AI技术领域,RAG模型和长上下文模型正面临诸多挑战。Couchbase推出的Capella AI服务为开发者提供了一个高效平台,助力快速构建RAG和自主代理应用。通过Capella,开发者能够更好地应对这些挑战,提升应用性能。立即注册参与私人预览,开启您的AI项目之旅,体验前沿技术带来的便利。
大模型RAG是啥意思 大模型知识库 大模型RAG,即检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。这种技术主要用于增强大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在处理知识密集型任务时的能力,比如问答、文本摘要、内容生成等。 RAG模型的核心思想是让语言模型在生成...
RAG系统将提示模版输入到生成模型中。 生成模型根据提示模版中的信息,结合自身的语言生成能力,生成新闻摘要。 生成的摘要既涵盖了关键信息点,又保持了语言的流畅性和易读性。 四、Fine-tuning(微调) 1、什么是Fine-tuning? Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进行进一步训练的过程。通过微调,...
当模型接收到一个新的查询时,首先从查询中提取关键概念,然后在知识图谱上应用个性化PageRank 算法进行概念扩展和检索,模拟联想记忆能力。最后模型根据节点的重要性对passage 进行排序和检索。 图8 HippoRAG 技术路线 3 知识图谱与RAG 结合方案...