RAG在SqUAD数据集上的评估 RAG在NQ数据集上的评估 讨论 稀疏与密集向量索引之间的权衡 没有元数据的混合检索器 结论 原文地址 当前RAG系统的局限性 目前在RAG流程中采用的多数检索方法依赖于关键词搜索和相似性搜索,这可能会影响RAG系统的整体准确度。表1总结了目前检索器准确度的基准数据。 表1 | 当前检索器基准 尽管过去提
RNNDet的训练和主流基于Query的目标检测器训练过程相同。DEQDet的训练算法由RAP(微调感知扰动)和RAG(微调感知梯度)两部分构成。 RAG(微调感知梯度)来自于实验观察,JFB的简单估计训练的DEQDet效果很差,具体原因可能是因为refinement layer的输出和输入之间没有梯度链接,所以我们提出微调感知梯度来提高训练的效果,即对于雅可...
TABLE IV: Evaluation of the RAG Pipeline on the SquAD Dataset Model/PipelineEMF1Top-5Top-20 RAG-original28.1239.4259.6472.38 RAG-end2end40.0252.6375.7985.57 Blended RAG57.6368.494.8998.58 TABLE V: Evaluation of the RAG pipeline on the NQ dataset ...
Provide a RAG-based LLM assistant to answer legal queries using Groq's LLM. The application consists of: Backend: A FastAPI server that handles translation, embedding storage, and query processing. Frontend: A React.js web app built with TypeScript and Material UI for seamless interaction. Featu...
A real-time data transfer and RAG-based question-answering system using OpenAI. The project integrates PostgreSQL, Elasticsearch, and OpenAI's GPT-3.5 for real-time data updates and accurate, fast user query responses - manomarras/Scalable-and-Real-Time-
The third step is knowledge enhancement for the fine-tuned LLM by constructing an external O&M knowledge base and connecting it to the model using the retrieval-augmented generation (RAG) technique. Additionally, a search algorithm is proposed to integrate the O&M knowledge graph (KG), enabling...
Ragab R, Evans JG, Battilani A, Solimando D (2017) The Cosmic-Ray Soil Moisture Observation System (COSMOS) for estimating the crop water requirement: new approach. Irrig Drain 468:456–468.https://doi.org/10.1002/ird.2152 ArticleGoogle Scholar ...
eppseeprressreecscoeocnnoddn..dTT.hhTeehlleaarlraggreegssettscctoocssottssstisinnintthhtihissisppprroorcoceecsesssssaaarrereetththheeecccooossstttsssooofffaaacccccceeessssssiiinnnggg ttthhheee vvviiisssuuuaaalll pppeeerrrccceeeppptttiiiooonnn iiinnnssstttaaannnccceeesssaaannndddiniinnffefeerrrrr...
1-RAG要完成的任务解读 视频课 7分13秒 63 2-RAG整体流程解读 视频课 8分8秒 64 3-召回优化策略分析 视频课 8分12秒 65 4-召回改进方案解读 视频课 9分13秒 66 5-评估工具RAGAS 视频课 9分2秒 67 6-外接本地数据库工具 视频课 3分11秒 斯坦福AI小镇架构与项目解读 68 1-整体故事解读 视频课 6...
垂直领域RAG赋能AI搜索 视频课 33分17秒 相关推荐 【唐宇迪】目标检测YOLO系列算法 目标检测YOLO系列算法网络架构改进细节源码解读数据集训练 7433播放/共85课时 通义万相实用教程-AI绘画创意设计 带学员全面深入了解和掌握通义万相的AI绘画的技术与创作方法 2563播放/共18课时 [实战]手把手实现一个扩散模型(DDPM)...