什么是检索增强生成 (RAG)
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)是一种结合检索和生成方法的自然语言处理技术。它结合了信息检索和文本生成两种技术,以帮助生成更加丰富、准确的文本。RAG模型首先根据输入的检索问题从语料库中检索相关文本,然后利用这些文本进行文本生成,生成与检索问题相关的文本结果。这种方法旨在提高文本生成的质量和准确性,尤其适用于需要大量外部知识或信息检索支持的生成任务。RAG模型在问答系统、对话系统等自然语言处理任务中取得了不错的表现。
技术干货
Copilot 工作区:它是什么,它如何工作,为什么它很重要
他们介绍了他们的 Copilot 工作区,这是一个新的面向任务的开发环境,建立在 GitHub Copilot 之上。这个开发环境增强了我们如何利用生成性 AI 模型,因为现在我们可以超越简单的代码建议,实现整个功能的实现。在接下来的部分中,让我们探索这个 Copilot 工作区以及它如何帮助我们构建和维护 AI 应用程序。
2024-07-26技术干货
18个月构建Zilliz Cloud,公有云构建Serverless向量检索服务获得的一些教训
十八个月内从零开始,构建基于全球最流行的开源向量数据库Milvus的云托管服务——Zilliz Cloud。
2024-09-11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