BGE-M3项目介绍了一种多功能的嵌入模型,其在多功能性(密集、多向量和稀疏检索)、多语言性(支持100多种语言)和多粒度性(处理从短句子到长达8192个标记的文档输入)方面表现优异。它使用混合检索管道,结合不同...
Read MoreRetrieval Augmented Generation(RAG)是一种将外部知识融入语言模型生成中的方法。RAGatouille库允许训练和研究最先进的RAG系统。它简化了研究人员的工作,使其能够更轻松地构建检索管道,并将其应用于语言生成领...
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