语言模型在处理实际查询时，经常出现虚构的细节。通过检索事实，我们可以减少这些不准确性。然而，将查询嵌入并对向量存储进行搜索的检索增强生成（RAG）的基础形式往往表现不佳。本文讨论了如何利用查询对象和信息...

Arcus公司通过使用分层检索器将检索增强生成（RAG）技术扩展到行星级规模。这种技术是通过将文件基于其语义内容进行分组聚类，然后逐步过滤这些组来缩小搜索空间。这样可以检索到更相关的上下文，减少幻觉，并在行星...

ragas是一个框架，它可以帮助你评估你的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）管道，这是一类使用外部数据来增强LLM（语言模型学习）上下文的应用程序。RAG管道是近年来人工智能领域的重要研究方...

GitHub近日发布了新工具DSPy，这是一套简洁的Python模块集，能够统一调动和微调语言模型(LMs)的技术，并通过推理和工具/检索增强来改进它们。DSPy的设计理念是使得这些复杂的技术可以通过简洁的代码实现，同时也使得...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

以下是该新闻的核心要点： - Llama Academy是一个新的工具，可以将检索增强功能应用于语言模型。 - 这个工具使用了几乎开源的Llama模型，提供了一个方便的教程，可以教会模型如何识别新的API和SDK。 - Llama Academ...