检索增强生成 (RAG)是什么意思
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种人工智能技术，结合了信息检索和文本生成，旨在生成更加准确和丰富的文本。RAG模型首先使用信息检索技术从大规模数据中检索相关信息，然后利用生成模型生成基于这些信息的新文本。这种结合信息检索和生成技术的方法可以帮助生成更具信息性和连贯性的文本。RAG模型在自然语言处理领域被广泛应用，例如用于问答系统、对话系统和摘要生成等任务。
技术干货
使用Gemini 1.5、BGE-M3、Milvus Lite 和 LangChain 搭建多模态 RAG 应用
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。我们将搭建一个结合了不同模态数据（文本和图像）的多模态 RAG 应用，以减轻 LLM 幻觉。
2024-11-15
技术干货
什么是计算机视觉？
计算机视觉是人工智能的一个领域，它使机器能够像人类一样捕获和解释来自世界的视觉信息。计算机视觉的目标是自动化人类视觉系统，以识别对象，理解场景，并在分析视觉数据后做出判断。
2024-11-19
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15