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比如说你想做一个图像识别的大模型，这时你需要使用某种神经网络架构(比如Transformer)来设计一个神经网络，然
选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体用例和实施要求，确保系统符合任务需求。Agentic RAG 的重要性将日益增加，与 Agentic X 的概念相一致，其中代理能力嵌入个人助理、工作流和流程中。这里的“X”代表代理系统的无限适应性，实现无缝任务自动化和跨不同环境的明智决策，从而提高组织效率和自主性。综合不同的文档源对于有效解决复杂的多部分查询至关重要。提供准确的 RAG 实现的
在构建大规模文档检索系统时，如何高效、准确地检索信息是一个关键挑战。传统的检索方法在处理长文档和复杂查询时，通常面临诸如文档长度过长、检索精度不高、上下文连贯性差等问题。为了应对这些挑战，Parent-Child Splitting and Retrieval 技术提供了一种创新解决方案。本文将详细介绍这一技术的背景、原理、应用场景及具体步骤，帮助读者更好地理解和应用该技术，从而提升文档检索系统的
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1. RedPajama: an Open Dataset for Training Large Language Models大语言模型日益成为人工智能、科学和社会中的基石技术，然而，在数据集组成和筛选方面的最优策略仍然难以捉摸。许多表现最佳的模型在其数据集策展和模型开发过程中缺乏透明度，这成为开发完全开源语言模型的障碍。在本文中，我们发现三项核心数据相关挑战，包括（1）模型开发中的透明度，包括
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随着人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展，智能问答系统和对话机器人已经深刻改变了人机交互体验。特别是在客服、教育、电子商务等场景中，智能问答系统的准确性和效率大幅提升。本文将探讨其中的核心技术之一——RAG（检索增强生成），以及如何通过意图识别和槽位填充，进一步提升对话的准确度和自然度。RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，是一种将知识检索和语言生成相结
由浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版。这本教材为对大语言模型感兴趣的读
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默认情况下，ollama模型的存储目录如下：macOS:Linux:Windows:AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推
在这个数据驱动的时代，大模型作为人工智能领域的核心技术，正引领着一场深刻的
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智能推荐系统的搭建是一个复杂而系统的过程，需要从基础数据到算法模型再到业务应用的多方面协作。通过结合实战经验，推荐系统不
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在技术领域，年龄往往不是决定职业发展的关键因素。然而，对于35岁的程序员来说，转行大模型可能需要一些额外的思考和规划。
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医疗数据收集方面的技术进步，如高通量基因组测序和数字高分辨率组织病理学，促使对多模态生物医学建
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