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
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成（RAG）是生成式 AI （GenAI）中的一类应用，支持使用自己的数据来增强 LLM 模型（如 ChatGPT）的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26
技术干货
什么是二进制嵌入？
尽管密集嵌入因其能够以最小的信息损失保留语义含义而普遍存在，但随着数据量的增加，它们的计算需求和内存需求也在增加。这种增加促使开发者寻求更高效的数据表示方法。
2024-07-26
技术干货
Forrester Wave™ 向量数据库报告：Zilliz 进入领导者象限
Forrester 是科技领域最知名的研究公司。他们最新发布了 2024 年向量数据库供应商 Wave™ 报告，Zilliz 被评为领导者！
2024-09-27