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
如何在亚马逊EKS上部署开源Milvus向量数据库
生成性人工智能（GenAI）的兴起，特别是大型语言模型（LLMs），极大地激发了人们对向量数据库的兴趣，确立了它们在GenAI生态系统中作为重要组成部分的地位。结果，向量数据库在越来越多的用例中被采用。
2024-11-16
技术干货
SentenceTransformers×Milvus:如何进行向量相似性搜索
文本将使用 SentenceTransformers 将非结构化数据转换为 Embedding 向量。SentenceTransformers 是一个能够将句子、文本和图像转换为 Embedding 向量的 Python 框架。您可以用它来编码超过100种语言的句子或文本。然后，我们就可以通过相似度类型（例如：余弦距离）来比较这些 Embedding 向量，从而找到相似含义的句子。
2024-11-19
技术干货
什么是知识图谱（KG）？
在本文中，我们将更详细地向您介绍知识图谱，它们的组成部分，如何构建它们，以及它们的不同应用。
2024-11-19