怎么部署检索增强生成 (RAG)是什么意思
RAG(Retriever-Generator)是一种结合了检索和生成两种模型的神经网络架构,用于生成自然语言文本。在RAG中,Retriever负责从大量的预定义数据集中检索相关信息,然后Generator根据这些信息生成自然语言文本。部署RAG意味着将该模型应用到实际场景中,使其可以接收输入并生成相应文本输出。部署RAG通常需要在适当的硬件上训练和调整模型参数,并在生产环境中部署相应的推理机制,以便实现快速且准确地生成文本。
技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26技术干货
全文RAG:超个性化的现代架构
个性化是许多以用户为中心产品的长期客户保留的关键。
2024-07-26技术干货
CPU是否足够?在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上,Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者(2021年,2023年)George Williams,探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻(ANN)。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索,强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇,并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26