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从理论到实践:哪些技术能有效提升 RAG 系统的可靠性?
在现有市场上,使用检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)的应用中,我们发现未经处理的“幻觉”问题仍然非常严重。为了解决这个问题,我在实际操作中对四个公开的RAG数据集进行了详细评估,使用了流行的幻觉检测工具进行测试。在这里,我主要用到了AUROC(即
2024-09-15
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2024-08-13
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全球80+AI Agent构建平台大盘点,了解智能体平台看这一篇就够了
OpenAI即将发布搜索引擎产品的消息,一经曝出便霸榜多日,各种分析文章纷至沓来。 在媒体报道中,这是一款可能叫作SearchGPT或Sonic的基于ChatGPT的AI搜索引擎。更多的解读则是OpenAI也盯上了搜索引擎这块蛋糕,即将攻入谷歌搜索腹地。以大语言模型重构搜索引擎不只是科技巨头的坚持,
2024-08-13
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AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
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2024-08-13
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2024-07-31
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使用NDCG评估RAG系统:提升查询效率和答案准确性
如果我们无法测量它,我们就无法改进它 在使用检索增强生成(RAG)技术的过程中,我们面临一个共同的挑战:缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同,在RAG技术投入日常使用之前,我们必须对其性能进行严格的测试和监控。这一步骤非常关键,因为它允许工程师根据评估结果来判断是否需要对
2024-07-31
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2024-07-27
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简单易懂的LLM三角原则,让你轻松开发大模型应用
先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》,不少朋友偷偷问我:“什么是LLM的三角原则?”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。这套原则其实不复杂,由“3+1”(一范式三原则)个基础组成,适合任何团队来实践。 说到以LLM为核心的应用,有不少人以为是高大上的模型占主导,但其实情况是这
2024-07-27
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2024-07-24
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从零开始构建大模型(LLM)应用
大模型(LLM)已经成为当前人工智能的重要部分。但是,在这个领域还没有固定的操作标准,开发者们往往没有明确的指导,需要不断尝试和摸索。 在过去两年中,我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验,我形成了一套实用的方法,并准备在这篇文章中与大家分享。 这套方法将提供一些步骤,帮
2024-07-24
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2024-07-24
LLaMA 3.1:开源大模型的新里程碑
7月23日,Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本,其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是,Llama 3.1依旧是开源的,这意味着谁都可以免费使用这款模型。这次发布展示了Meta对人工智能领域的深投入,显示出它希望与
2024-07-24
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2023-12-19
五个关键预测:2024年生成式AI的创新之路
近期,我撰写了一篇关于过去一年使用大型模型的经验总结。在一段忙碌时期过后,我不禁思考,大型模型在未来会有怎样的发展?2024年,它们将呈现出什么新的变化?基于这样的思考,我决定撰写一篇文章,对2024年生成式人工智能的未来发展趋势进行个人的、大胆的预测,并概述了五大主要趋势。 2023年生成式AI回
2023-12-19
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2023-12-18
优化AI对话:简单步骤,大幅提升效率
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2023-12-18
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当生成式AI遇上创造力:从X到Y的无限可能
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2023-12-14
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