什么是多模态大模型
&，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&，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......
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......
RAG& 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，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......
RAG增强之路 RAG 增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路 & 文档智能
前言现阶段，尽管大模型在生成式问答上取得了很大的成功，但由于大部分的数据都是私有数据，大模型的训练及微调成本非常高，RAG的方式逐渐成为落地应用的一种重要的选择方式，然而，如何准确的对文档进行划分chunks，成为一种挑战，在现实中，大部分......
适用于TTS语音处理项目的召回模型 词袋模型究竟是个啥 和语义召回相比有什么优劣
在人工智能的众多应用中，对于文档的准确召回是一个广泛使用的需求，例如，在基于阅读理解的问答系统，RAG，中，我们常常通过嵌入模型生成向量来进行语义方面的召回，这种方法已经证明了其效果良好，然而，这并不意味着该方法适用于所有场景，让我们考虑一......
多图预警！ 小白也能读懂的GraphRAG知识图谱全流程解析
今天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创建知识图谱，准备好了吗，那就让我们开始吧！GraphRAG解决了什么问题当你问，&，ldquo，这个数据集的主题是什么，&，rdquo，这类高......
引入Contextual Anthropic研究团队提出新技术 Retrieval让RAG再进化 大幅降低检索失败率
在当前的知识检索领域，RAG技术正引领着最新潮流，它的目标是为大型语言模型，LLM，提供丰富而精确的上下文信息，然而，传统RAG方法在处理信息时经常会忽略上下文细节，这限制了其从知识库中提取相关信息的能力，解决如何有效保存上下文信息的问题......
Gemini LlamaIndex 和 REAcT 深度解析 的实现 Agent 利用 提升智能代理工作流
01、概述在过去的两三年中，人工智能领域经历了令人瞩目的发展，尤其是在大语言模型、扩散模型和多模态技术等方面，其中，我对智能代理工作流产生了浓厚的兴趣，今年初，Coursera的创始人、深度学习先锋AndrewNg发了一条推特，&a......