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...

DeepEval是一款全能的LLM应用评估框架，可让用户轻松识别和迭代不令人满意的LLM输出。它目前提供了14+种评估指标，如幻觉、摘要、G-Eval、RAGAS等，供用户以Pytest样式或组件化方式评估整个数据集。

在需要专业知识的领域中使用语言模型时，可以进行微调或使用某些检索技术。但两者都有缺点。这种新颖的方法使用自动生成的合成数据来更好地学习测试时的信息。它在标准适应基准测试中显示出比微调和RAG更好的表现。

RAGs是一款基于Streamlit开发的应用程序，可以让用户使用自然语言从数据源创建RAG流水线。用户只需要描述他们想要从RAG系统中获取的任务和参数即可。RAG可以被查询，并且它可以回答与数据相关的问题。

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...

最近，一家开发团队发布了一个名为“LLM Toolkit”的开源Python工具包，用于构建基于RAG的语言模型生成应用程序。它提供了快速的RAG微调、模型训练和服务脚本，同时支持多种文本数据输入和输出格式。该工具包的代码已...

Aragon AI产品允许用户将自拍照片转变为专业的肖像照片。通过此产品，用户可以创建出一些看起来像是由专业摄影师拍摄的自己的真实AI照片。这不仅为摄影爱好者提供了新的拍摄体验，也给普通用户带来了便捷。用户无需...

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...

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...

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果：MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升，后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...