RAPTOR:多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%,结果还更稳健

概率模型的一个最好的例子是BM25(BestMatch25)。BM25评分时考虑的因素相关性估计:概率模型使用多种因素来计算文档基于其内容和相关查询的相关概率。这种估计受到许多因素的影响,比如:词频(TF):查询词在文档中出现的频率。出现次数越多通常表示相关性越高。逆文档频率(IDF):这衡量一个词在整个文档集合中的...

生成式AI初创企业投资潮:39亿美元背后的机遇与挑战

商业分析公司Hebbia也凭借1.3亿美元的融资重磅出击。此外,中国初创企业MoonshotAI和日本SakanaAI分别在8月和9月份完成了规模庞大的融资,这些例子都突显了生成式AI在全球市场的吸引力。生成式AI是一种多样的技术,包罗文本生成、图像合成、编码辅助等应用。然而,其技术的合法性和可靠性却常常遭遇质疑,尤其在涉及受版权...

微软开源的GraphRAG爆火,生成式AI进入知识图谱时代?

知识图谱则完全在另一个层面上,能让生成式AI的推理逻辑更加明晰,也更容易解释输入。继续来看上面的一个例子:Lettria的Charles将从10,000篇金融文章提取出的实体载入到了一个知识图谱中,并搭配一个LLM来执行GraphRAG。我们看到这确实能提供更好的答案。我们来看看这些数据:将从10,000篇金融文章...

一篇文章系统看懂大模型

RAG的全称是「Retrieval-AugmentedGeneration」,检索增强生成,现在是生成式AI问答中非常常见的一种技术,包括应该于AI搜索、基于知识库的对话问答等;RAG实现检索问答的整个过程和原理如下,我们以用户输入的查询为:“奥运会历史背景是什么,2024年巴黎奥运会在哪里举办?”这个问题为例:用户问题输入:当用户输入问题的时候...

RAG 2.0架构详解:构建端到端检索增强生成系统

2、DRAGON:通过渐进式数据增强来推广密集检索器。让我们通过一个例子来理解DRAGON的工作原理:初始询问:“如何照顾吊兰?”DRAGON的行动:识别出植物护理的主题后,DRAGON制定了一个针对性的检索查询,专门收集有关吊兰的一般护理信息。初始检索:DRAGON深入其数据库,检索出有关这些绿叶植物的阳光需求、浇水时间表和合适...

历史老师的AI助手!4000字案例详解,AI搞定工作计划、教案设计!

借助AI,学生可以快速检索到相关的历史资料,并提供智能辅导,帮助他们理解和掌握复杂的历史概念(www.e993.com)2024年11月1日。老师,则可以根据学习者的兴趣和学习进度提供个性化的学习材料和计划,使历史学习更加高效和有趣。本期,我们就集中探讨,AI如何辅助历史老师的教学工作。我们先看,对于考试测试的题目,AI能为我们做哪些工作。

微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱...

LLM很强大,但也存在一些明显缺点,比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成(RAG)可大幅提升LLM的生成质量和结果有用性。本月初,微软发布最强RAG知识库开源方案GraphRAG,项目上线即爆火,现在星标量已经达到10.5k。

AI也会做梦吗?什么是AI幻觉?|ai|上下文|幻觉|推理|算法_手机网易网

例子:在翻译一部科幻小说时,传统模型可能会直译“Beammeup”为“把我光束上去”,而应用CAD的模型会理解这是一句要求传送的指令,正确翻译为“把我传送上去”。B.知识图谱的应用通过知识图谱,我们能够丰富AI的知识库,让生成的内容更加准确和有深度。

物以类聚,人以群分,从 0 到 1 探索 UGC 社区构建

分享社区内容之前,先举个例子2009年,腾讯推出了一款模拟经营类游戏——QQ农场。很多同学应该对这款游戏印象深刻,游戏以农场为背景,玩家将化身为一位充满智慧的农场主,体验从选购种子、辛勤耕耘、精心浇水、施肥除草到硕果累累、满载而归的丰收喜悦,再到一系列趣味盎然的互动玩法,如"偷菜"的惊喜刺激、"养狼狗"的守...

AI智能体产品案例深度思考和分享(全球顶级公司实践细节,做AI智能...

大家可能已经注意到,我们的流程遵循了检索增强生成(RAG),这是生成式AI系统中常见的设计模式。构建这个流程比我们预期的要容易得多。在短短几天内,我们就搭建好了基本框架并使其运行起来:路由(Routing):判断问题是否在处理范围内,是的话将其转发给哪个AI智能体。智能体的例子包括:岗位评估、理解公司、帖子要点提取...