数据安全问题:通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据,那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM,最好的方式就是把数据全部放在本地,企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能。 1.2 RAG V.S. SFT 实际上,对于 LLM 存在的上述问题,SFT 是一个最常见最基本的解决办法,也是 LLM ...
we elaborate\non the Baichuan 2 architecture and scaling results.\nFinally, we describe the distributed training system.\n2.1 Pre-training Data\nData sourcing : During data
Another advantage is the transformation of the information retrieval process into instructions that LLM can comprehend, thereby enhancing the accuracy of knowledge retrieval and enabling LLM to generate contextually coherent responses, thus improving the overall efficiency of the RAG system. 另一个优点是将...
RAG 是一种架构框架，可帮助企业在其 LLM 和 AI 生态系统和流程中使用专有向量数据库作为先导步骤。RAG 将这些搜索结果用作 LLM 的附加输入，可用于塑造其答案。RAG 通过外部向量数据库提供高度语境化、实时、特定于企业的企业数据，从而提高了 LLM 结果的准确性。至关重要的是，RAG 允许公司在不重新训练其 LLM ...
1、文本embedding的提取:理论上讲,任何transformer架构的encoder部分都可用于生成token的embedding,然后采用合适的pooling方式把整个setence中所有token的embedding融合成一个embedding。截止目前,哪个现成的LLM的encoder更适合提取整段句子的embedding了? 要想效果好,以下是必要条件: ...
RAG 架构如何克服 LLM 的局限性 LLM和实时 AI 环境的彻底改造,以产生更好、更准确的搜索结果。 译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations,作者 Naren Narendran。 在本系列的第一部分中,我重点介绍了各个行业和地区的组织对生成式 AI 和大型语言模型 (LLM)的日益增长的采用。公司坚信,实时 AI 应用程序...
虽然RAG 是一个强大的模型,可以加强 AI 环境,但 LLM 和向量数据库领域的不断进步表明实时 AI 环境仍处于起步阶段:未来充满了可能性。 检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造,以产生更好、更准确的搜索结果。 译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations,作者 Naren Narendran。
Leverage your foundational knowledge of Retrieval Augmented Generation (RAG) architecture to develop cutting-edge Large Language Model (LLM) applications. Create tools for AI agents that retrieve knowledge from vector databases. Understand the core concepts of Agents and Agentic Systems with...
RAG 架构如何克服 LLM 的局限性 蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造,以产生更好、更准确的搜索结果。 译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations,作者 Naren Narendran。 在本系列的第一部分中,我重点介绍了各个行业和地区的组织对生成式 AI 和大型...
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