在自然语言处理（NLP）中，分块是指将句子分成更小的组块（块）的过程，每个块都有自己的语法和含义。在RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序中，分块是生成响应的重要步骤。不同于传统的基于规则或基于统...

本次调查报告深入探讨了检索增强语言模型（RALMs）的领域，重点展示了它们的演变过程、结构以及在NLP任务中的多样化应用，如翻译和对话系统。检索增强语言模型是一种新型的语言模型，不仅通过训练数据生成文本，还能...

由AI驱动的编码平台Augment已经从商业保密状态中启动，并且获得了2.52亿美元的融资，使该公司的估值接近9.77亿美元。该平台由前微软开发者Igor Ostrovsky创立，旨在使用先进的AI模型提高软件质量和生产力。Augment计...

Cohere近日推出了专为大规模生产而优化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型Command-R，并宣布将该模型引入NVIDIA新推出的API目录。Command-R模型结合了检索与生成技术，能够助力企业快速进入大规模生产环境...

Retrieval 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...

最近发布的GitHub仓库为开发者提供了一份详尽的指南，指导如何构建基于RAG（Retrieval Augmented Generation）的LLM（Language Learning Machine）应用程序。该指南详细介绍了从设计到实施的全过程，包括选择合适的...

ragas是一个框架，它可以帮助你评估你的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）管道，这是一类使用外部数据来增强LLM（语言模型学习）上下文的应用程序。RAG管道是近年来人工智能领域的重要研究方...

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...