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在数据安全和隐私保护日益受到重视的背景下,私有化部署大模型的需求日益增长。MintplexLabsInc.推出的开源项目AnythingLLM,为个人和企业提供了一种安全、高效且可定制的解决方案。该工具基于RAG(RetrievalAugmentedGeneration)模型,允许用户将本地文档转换为可由大型语言模型(LLM)引用的格式,实现对话式问答和知识管理。一、AnythingLLM的主要功能多用户支持与权限管理:支持多用户同时访问,并可设置不同权限。文档管...
7天前 463浏览 1点赞 1回复 0收藏
随着人工智能技术的飞速发展,人机协同工作模式不断演进。本文将深入探讨嵌入(Embedding)、副驾驶(Copilot)和智能体(Agent)三种模式、未来软件架构范式演进,分析它们如何为不同领域的应用塑造AI的未来。一、嵌入(embedding)模式用户通过与AI进行语言交流,使用提示词来设定目标,然后AI协助用户完成这些目标。例如:普通用户向生成式AI输入提示词创作小说、音乐作品、3D内容等。在这种模式下,AI的作用相当于执行命令...
7天前 280浏览 0点赞 0回复 0收藏
在数据洪流不断涌来的今天,如何高效且精准地从浩瀚的信息海洋中提炼出有价值的资讯,成为了自然语言处理领域待解决的关键问题。传统的检索增强生成(RAG)架构,以其独特的检索与生成结合的方式,在一定程度上满足了这一需求,为信息处理带来了便捷。然而,随着应用场景的复杂化,传统RAG在处理全局性、深层次语义信息上的局限性逐渐显现。正是在这样的背景下,微软创新性地推出了GraphRAG(图的检索增强生成)架构,它不仅保...
2024-07-11 13:33:44 719浏览 0点赞 0回复 1收藏
大多数现有方法仅从检索语料库中检索短的连续块,限制了对整个文档上下文的整体理解。RAPTOR(RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval)引入了一种新方法,即递归嵌入、聚类和总结文本块,从下往上构建具有不同总结级别的树。在推理时,RAPTOR模型从这棵树中检索,整合不同抽象级别的长文档中的信息。RAPTOR(RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval)比传统的检索增强型LM性能与绝对准确...
2024-07-11 13:29:27 251浏览 0点赞 0回复 0收藏
在大型语言模型(LLM)时代,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)系统通过结合检索与生成技术,显著提升了LLM的回复内容生成质量。然而,优化RAG系统性能是一个复杂的过程,涉及到数据处理、模型选择、算法优化等多个方面。本文将详细介绍10条策略建议,帮助您深度优化RAG系统的性能表现。数据清理数据质量直接影响RAG系统的性能。在预处理阶段,需要对数据进行彻底的清理和规范化,去除噪声和错误信息,确保数据...
2024-07-10 07:09:36 258浏览 0点赞 0回复 0收藏
随着人工智能技术的不断演进,大型语言模型(LLM)的性能优化已成为AI领域的热点问题。OpenAI的技术专家团队分享了他们在检索增强生成(RAG)技术、提示工程和微调方面的最佳实践,为提升模型性能提供了宝贵的经验和策略。一、微调技术的最新进展JohnAllard深入介绍了OpenAI在微调领域的最新进展,包括:函数调用数据的微调:通过特定数据集的微调,优化模型对特定函数调用的理解。持续微调:提供了一种机制,允许模型随着时间...
2024-07-10 07:01:28 331浏览 0点赞 0回复 0收藏
随着人工智能技术的飞速发展,大模型技术已经成为AI领域的重要分支。本文将深入探讨四种关键的大模型技术架构:纯粹Prompt提示词法、Agent+FunctionCalling机制、RAG(检索增强生成)以及Finetuning微调技术,揭示它们的特性和应用场景。一、纯粹Prompt提示词法:构建直观交互模式纯粹Prompt提示词法是AI大模型交互的直接形式,它通过模拟自然对话,实现用户与AI的即时互动。核心特性:即时性:AI模型能够迅速响应用户输入,提...
2024-07-10 06:56:16 440浏览 0点赞 0回复 0收藏
在人工智能领域,尤其是大型语言模型(LLM)的应用中,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)技术正变得越来越重要。RAG技术通过结合检索和生成能力,为模型提供了丰富的外部知识源,从而生成更准确、更符合上下文的答案。本文将深入探讨RAG技术中的文档分块策略,这些策略对于提高检索效率和生成质量具有决定性作用。一、文档分块策略的重要性文档分块是RAG技术中的关键步骤,它影响着模型对信息的检索和理解。合...
2024-07-09 07:20:43 466浏览 0点赞 0回复 0收藏
在自然语言处理(NLP)的广阔天地中,大型语言模型(LLM)以其卓越的文本处理能力,引领着智能应用的新潮流。然而,如何高效、安全地在本地环境中部署和运行这些模型,成为了一个待解决的问题。本文将深入探讨七种主流的本地LLM推理框架,评估它们的性能、特性及应用场景,为您提供全面的技术选型参考。一、HuggingFace的transformers是一个Python库,可以简化本地运行LLM的过程。技术特性:提供超过40种模型架构,支持150多种...
2024-07-09 07:18:48 252浏览 0点赞 0回复 0收藏
在高级RAG应用中,检索后处理环节至关重要。Rerank技术通过重新排序检索出的文档块,确保与用户问题更相关的信息排在前面,从而提高语言模型生成答案的质量。在这个环节中,可以做一些诸如相似度过滤、关键词过滤、chunk内容替换等处理。其中,Rerank(重排序)是一种常见的,也是在RAG应用优化中很常见的一种技术处理环节。本文介绍了两种被广泛认可的Rerank模型:CohereRerank模型和bgererankerlarge模型,并提供了使用指南。...
2024-07-09 07:18:13 754浏览 0点赞 0回复 1收藏
Prompt的技巧策略应适应LLM大模型框架进行改进,主要框架包括链式思考、思维树和检索增强生成。本文将深入学习思维树,探讨如何建立解决通用问题的语言模型,并使LLM深思熟虑地解决问题。思维树是进化版的提示策略,引入复杂思维结构,以引导模型生成准确、连贯的输出。一、何为思维树(ToT)想象一下,你正在驾驶一辆汽车,没有地图的情况下如何进入正确的路口,找到最佳的路径?在这样的场景下,思维树就像是一张详细的道路地图...
2024-07-08 07:11:54 395浏览 0点赞 0回复 0收藏
在人工智能的璀璨星河中,大型语言模型(LLMs)犹如引领方向的灯塔。但要让这些灯塔照亮特定领域,微调技术成为了关键。今天,我们将深入探索Ludwig框架微调与预训练技术,它们正以革新的方式,重塑AI模型微调的领域。一、Ludwig简介在AI的世界里,简单性和灵活性是构建强大模型的关键。Ludwig作为一个开源的低代码框架,用于构建自定义AI模型,如LLM和其他深度神经网络。让这一过程变得像搭积木一样简单。仓库地址:​​https:...
2024-07-08 07:09:08 265浏览 0点赞 0回复 0收藏
在探索人工智能的无限可能中,构建智能代理(Agents)已成为技术发展的新前沿。LangChain的最新扩展——LangGraph以其独特的技术架构构建方式,为AI领域的创造带来了前所未有的灵活性和控制力。一、LangGraph的架构之美LangGraph的诞生,不是偶然,它是在LangChain坚实基础上的自然延伸。作为一个扩展库,它与LangChain的现有组件水乳交融,共同绘制了AI发展的新蓝图工作流程:通过精确定义图的节点与边,LangGraph将复杂的基于...
2024-07-08 07:03:26 306浏览 0点赞 0回复 0收藏
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