javascript python search postgres machine-learning sql ai clustering ml regression embeddings artificial-intelligence forecasting classification ann approximate-nearest-neighbor-search knn rag vector-database llm Updated Feb 24, 2025 Rust marqo-ai / marqo Star 4.8k Code Issues Pull requests Discussions...
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检索增强模型。在自然语言处理领域,检索增强生成(RAG)已被证明是一种通过利用外部结构化数据来增强大型语言模型(LLM)的富有前景的技术。RAG的动态特性促进了知识的持续更新,使模型能够无缝地融合特定领域的信 息。这对于知识密集型任务特别有益(Lewis等人,2020;Wang等人,2022;Khandelwal等人,2019;Shi等人,2023;Petroni...
您还可以使用LLM来生成评估数据集并检查系统的执行情况。 准确性的提高是主观的,取决于查询的质量,即查询的上下文丰富程度、嵌入的质量和/或消费搜索的用户类型。为了更好地理解这一点,让我们考虑两种终端用户: 一般用户想要了解你的产品和服务的一些事实:在这种情况下,上述系统会做得很好,因为问题简单,直观,在上下文...
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快乐调优 准备在你的应用中构建 RAG 吗?想尝试使用向量数据库的不同 LLM 吗? 查看Github上的 LangChain、Cohere 等示例笔记本,并加入即将开始的Elasticsearch 工程师培训! 原文:Simplifying knn search — Elastic Search Labs
近来,NLP 研究的趋势是建立越来越大的模型。虽然这一趋势引发了 LLM 革命,但对于文本分类这样的简单问题来说,运行如此庞大的模型实在是矫枉过正。 ACL论文提出了一种更简单的方法,它与最先进的模型一样好用,而且不需要昂贵的训练过程,也不需要运行它的专用硬件。
Was ist der Zweck von KNN? Verwandte Begriffe Automatisierung Large Language Model (LLM) Prompt-basiertes Lernen Chatbot ChatGPT OpenAI Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Autonomes Fahrzeug Autonomer Roboter Deep Learning Datensatz Maschinelles Lernen (ML)...
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While some vector search applications may “need” a guarantee of 100% recall accuracy, in practice thevector embeddingalgorithms and LLM training limitations end up being the constraining factor in application accuracy and general performance.