什么是检索增强生成 (RAG)是什么意思
检索增强生成（RAG）是一种结合了检索式和生成式方法的自然语言处理模型。它基于大规模的预训练模型，结合了检索模型和生成模型的优势。RAG模型通过先从大型语料库中检索相关的片段，然后使用生成模型来对这些片段进行进一步处理和生成文本。这种结合的方法可以带来更准确和多样化的文本生成能力，并且在问题回答、对话系统等任务中表现出色。
技术干货
深度解读混合专家模型（MoE）：算法、演变与原理
本文将介绍 MoE 的核心概念、LLM、训练、推理以及 MoE 在现代 AI 模型中的作用。
2024-11-19
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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
LLM-Eval：评估 LLM 对话的简化方法
在这篇文章中，我们将讨论一种名为 LLM-Eval 的方法，它用于评估 LLM 的响应质量。
2024-11-19