基于LLM的多Agent框架在金融市场数据的应用
架构图片上图展示了本文的整体架构，结合了传统的统计技术和大型语言模型驱动的多智能体系统，首先利用从简单的规则、无监督学习和深度学习技术等现有手段，对金融表格数据中的异常进行识别，异常识别后，将数据传到LLM多智能体系统中，整个系统包括，数据......
15种先进的检索增强生成 RAG 技术
01、概述在人工智能领域，从原型到生产的旅程充满挑战，虽然构建大型语言模型，LLM，、小型语言模型，SLM，或多模态应用的过程充满了兴奋，但要将这些原型转化为可扩展、可靠且生产就绪的解决方案，需要对其复杂性有深入理解，这个过程不仅仅涉及硬件......
的商业模式之争 #AIGC创新先锋者征文大赛# AI 50亿美元亏损背后 解析生成式
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，人工智能正在席卷各个行业，但你是否曾思考过，当ChatGPT的开发商OpenAI可能面临50亿美元亏损时，生成式AI......
以及技术实现从图 原因解析 Graph EDA 转向事件驱动 Llamaindex推出workflow应对复杂LLM应用构建
同一天，LLM应用开发另一个代表产品Llamaindex也发布了其在此领域的新功能&，mdash，&，mdash，workflow，进一步提升应用编排的能力，早在去年，Llamaindex在这方面已经有了动作，推......
ICML 2024高分论文
本文共同第一作者简介，张逸骅，密歇根州立大学计算机系博士三年级学生，师从SijiaLiu教授，主要研究方向是大模型的安全、隐私和效率问题，李平治，本科毕业于中国科学技术大学，将于2024Fall博士入学北卡罗来纳大学教堂山分校，师从陈天龙教......
RAG开发新技术 利用语义相似度提升标签过滤质量
本文旨在介绍如何利用语义相似度改进标签过滤以提升RAG应用开发质量，要理解本文中的内容，你需要掌握Jaccard相似性和向量搜索等预备知识，本文算法的实现已在GitHub，https，github.comatlantisnovasimtag......
大幅提升RAG检索速度 优化文本嵌入
1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据，这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用，比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索......
iText2KG 显著降低LLM构建知识图谱时的幻觉现象
1.当前知识图谱构建存在的问题知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示，在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势，比如，知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据，提供一个具有凝聚力的信息视角，还能为文本语料库的......
结合知识图谱的 多跳问答技术 LLM GMeLLo 效果显著提升
1.GMeLLo提出的背景1.1多跳问答多跳问答的难度往往比较大，因为不仅要追溯事实，还要聚合与串联事实，事实的来源可以是知识图谱、表格、自由格式文本，或者是这些来源的异构组合，随着大型语言模型的发展，基于提示的方法搭配可选的检索模块已成为......
你想要的GraphRAG的内容都在这了
最近微软终于开源了他的GraphRAG，短短7天就集齐了6.7KStar，那GraphRAG到底是个啥，图片GraphRAG的论文实际上要比代码开源早很多，论文应是今年4月份在Arxiv上发表的，但是代码是这个月1号才正式上传开源，图片项目......