仙宫云4090显卡租赁

大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~

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检索增强生成(RAG)

大模型检索增强生成是一种结合了大规模语言模型的自动生成能力和针对特定数据的检索机制,以提供更准确、信息丰富的输出内容的技术。

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Long Context

大模型对长上下文的处理能力在于它们能够理解和维持较长篇幅的文本连贯性,有助于提升质量,以及对复杂问题和讨论的理解和回应质量。

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AI Agent

大模型的AI Agent是一种高级智能系统,能够理解复杂的指令和查询,并以人类般的方式生成响应、执行任务或提供决策支持。

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基于Emebdding的检索增强生成效果不同模型对比:重排序十分有利于检索增强生成的效果

基于Embedding模型的大语言模型检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)可以让大语言模型获取最新的或者私有的数据来回答用户的问题,具有很好的前景。但是,检索的覆盖范围、准确性和排序结果对大模型的生成结果有很大的影响。Llamaindex最近对比了主流的`embedding`模型和`reranker`在检索增强生成领域的效果,十分值得关注参考。

检索增强生成中的挑战详解:哪些因素影响了检索增强生成的质量?需要如何应对?

检索增强生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)是一种结合了检索和大模型生成的方法。它从一个大型知识库中检索与输入相关的信息,然后利用这些信息作为上下文和问题一起输入给大语言模型,并让大语言模型基于这些信息生成答案的方式。检索增强生成可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接,进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法,但是,如果文档切分有问题、检索不准确,结果也是不好的。

检索增强生成(RAG)方法有哪些提升效果的手段:LangChain在RAG功能上的一些高级能力总结

检索增强生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接,进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法,如果文档切分有问题、检索不准确,结果也是不好的。而检索增强生成也有一些提升方法,本文基于LangChain提供的一些方法给大家总结一下。

LangChain提升大模型基于外部知识检索的准确率的新思路:更改传统文档排序方法,用 LongContextReorder提升大模型回答准确性!

检索增强生成(Retrieval-augmented generation,RAG)是一种将外部知识检索与大型语言模型生成相结合的方法,通常用于问答系统。当前使用大模型基于外部知识检索结果进行问答是当前大模型与外部知识结合最典型的方式,也是检索增强生成最新的应用。然而,近期的研究表明,这种方式并不总是最佳选择,特别是当检索到的文档数量较多时,这种方式很容易出现回答不准确的情况。为此,LangChain最新推出了LongContextReorder,推出了一种新思路解决这个问题。