Retrieval Contextual 引入上下文检索 提升AI模型的精准度与效率

Retrieval Contextual 引入上下文检索 提升AI模型的精准度与效率

01、概述在当今的数字时代,人工智能,AI,模型的应用场景越来越广泛,从客户支持聊天机器人到法律分析助手,每一种应用都需要准确的背景知识,为了让AI在特定环境中更有用,开发者通常会利用一种叫做&amp,ldquo,检索增强生成,RA......
admigg 11-14
972 293 493
计算量和 MoE LLM 聊一聊 参数量 MFU 等 HunYuan

计算量和 MoE LLM 聊一聊 参数量 MFU 等 HunYuan

一、背景最近在看腾讯最新混元大模型的Paper时,[2411.02265]HunyuanLarge,AnOpenSourceMoEModelwith52BillionActivatedParametersbyTencent[1],,看到了如......
admigg 11-14
864 457 703
生成任意3D和4D场景!GenXD 通用3D

生成任意3D和4D场景!GenXD 通用3D

文章链接,https,arxiv.orgpdf2411.02319项目链接,https,genxd.github.io亮点直击设计了一个数据整理流程,从视频中获取包含可移动物体的高质量4D数据,并为30,000个视频标注了相机姿态,这个大规......
admigg 11-14
242 641 599
R²AG RAG 将检索信息融入RAG 提升问答系统准确性

R²AG RAG 将检索信息融入RAG 提升问答系统准确性

文章指出,传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段,通过prompt生成回复,LLMs与检索器之间存在语义鸿沟,LLMs难以有效利用检索器提供的信息,下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick,RAG和的比较,采用......
admigg 11-14
466 596 795
解锁图像数据的商业价值 3 Embed Cohere推出Multimodal

解锁图像数据的商业价值 3 Embed Cohere推出Multimodal

01、概述在当今这个互联互通的世界,能够同时理解和处理多种信息类型显得尤为重要,这不仅是人工智能发展的关键,也是推动商业智能化的重要一步,然而,传统的AI模型在跨文本与图像的信息整合方面常常存在局限,这使得理解一篇配有图表或表情包的文章变得......
admigg 11-14
179 373 848
提升RAG性能必备 一款优秀的文档解析神器 TextIn

提升RAG性能必备 一款优秀的文档解析神器 TextIn

前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域,结合检索增强型生成模型,RetrievalAugmentedGeneration,RAG,大模型,LargeLanguageModel,LLM,已成为一种趋势,然而,在RAG系统的文档预处理阶段和检......
admigg 11-14
869 458 496
从RAG到多模态RAG 一文读懂

从RAG到多模态RAG 一文读懂

如果说2023年见证了大语言模型的&amp,ldquo,寒武纪大爆发&amp,rdquo,,那么2024年则是多模态大模型&amp,ldquo,元年&amp,rdquo,GPT4o的出现让大家见识到多模态能力......
admigg 11-14
549 482 818
什么是多模态大模型

什么是多模态大模型

&amp,ldquo,多模态大模型核心要点只有两个,交叉性和互补性;多模态大模型的目的就是在保证互补性的前提下,去除交叉性&amp,rdquo,在文章中介绍了什么是生成式大模型,生成式大模型的本质是一种表征模型,主要包括两个......
admigg 11-14
589 132 668
更经济!超越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦! 更强 更快

更经济!超越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦! 更强 更快

​在这个信息爆炸的时代,我们每天都被大量的数据和信息所包围,对于企业和研究人员来说,如何从这海量的信息中迅速地找到自己需要的针对性数据,已经成为了一个亟待解决的问题,幸运的是,香港大学的研究团队最近推出的LightRAG系统,为我们提供了一......
admigg 11-14
934 188 490
RAG&amp 多模态RAG 多模态

RAG&amp 多模态RAG 多模态

前面文章提到,文档智能解析能够有效的增强RAG系统的准确性,​​,文档智能&amp,amp,RAG,RAG增强之路,增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路​​文档智能解析RAG一般流程可以看到基于PDF的RAG,需要先对pdf进行......
admigg 11-14
756 491 440