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...

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...

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...

如果你可以花费100倍少的时间为你的团队建设应用程序，你会怎么想？借助Glide的AI助力的无代码应用程序构建器，你可以从构想到出货只需简单的拖放操作。这就像在你的指尖多了一个开发者和设计师。你的工作积压可以被...

Mirage是一个用于生成3D场景的平台，被游戏开发者广泛使用以加快开发过程。Mirage团队一直在内部致力于改进各种3D生成方法。此次开源推动旨在利用社区的力量来优化其模型。Mirage的开源对于游戏开发者和3D艺术家来说...