什么是检索增强生成 (RAG)是什么意思
检索增强生成(RAG)是一种结合了检索式和生成式方法的自然语言处理模型。它基于大规模的预训练模型,结合了检索模型和生成模型的优势。RAG模型通过先从大型语料库中检索相关的片段,然后使用生成模型来对这些片段进行进一步处理和生成文本。这种结合的方法可以带来更准确和多样化的文本生成能力,并且在问题回答、对话系统等任务中表现出色。
技术干货
18个月构建Zilliz Cloud,公有云构建Serverless向量检索服务获得的一些教训
十八个月内从零开始,构建基于全球最流行的开源向量数据库Milvus的云托管服务——Zilliz Cloud。
2024-09-11技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26技术干货
提升基于图像的时尚推荐用户体验
在最近的一次演讲中,Joan Kusuma分享了她使用基于图像的推荐来增强时尚零售体验的创新方法。凭借她在时尚零售和人工智能方面的背景,Joan展示了如何利用卷积神经网络(CNN)和视觉嵌入来创建个性化服装推荐系统。
2024-07-26