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
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
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
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说，86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后，他们还发现仅通过为产品添加图像，转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26