HiRAG（Hierarchical Retrieval-Augmented Generation）是一种创新的分层知识增强生成方法，旨在提升检索增强生成（RAG）技术在特定领域任务中的语义理解和索引能力。RAG技术通过将外部知识库与大型语言模型（LLM）...

扩散技术在世界建模领域的应用正在引起广泛关注。通过使用先进的LLM和agent模型，研究人员能够生成更为精准和高效的世界模型。这种技术不仅提升了数据处理的速度，还增强了模型在复杂环境中的表现能力。特别是在嵌入...

Cohere公司近日发布了其最新的基础模型——Rerank 3，专为提升企业搜索和检索增强生成（RAG）系统而设计。该模型兼容任何数据库或搜索索引，并且可以轻松插入到任何具有原生搜索功能的旧版应用程序中。仅需一行代码，R...

Cohere的最新模型是用于与真实世界的嘈杂数据互动的搜索应用的升级，以及用于检索增强生成（RAG）系统的应用。其多语言模型现在支持100多种语言，并可用于搜索同一语言内的内容（例如，在法国文档上使用法语查询进行...

语言模型在处理实际查询时，经常出现虚构的细节。通过检索事实，我们可以减少这些不准确性。然而，将查询嵌入并对向量存储进行搜索的检索增强生成（RAG）的基础形式往往表现不佳。本文讨论了如何利用查询对象和信息...

Arcus公司通过使用分层检索器将检索增强生成（RAG）技术扩展到行星级规模。这种技术是通过将文件基于其语义内容进行分组聚类，然后逐步过滤这些组来缩小搜索空间。这样可以检索到更相关的上下文，减少幻觉，并在行星...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...