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2024-07-18 talkingdev

GraphRAG解析:索引如何提升RAG中知识图谱的性能

对微软的GraphRAG论文的分析揭示,像Neo4j这样的知识图谱在RAG应用的上下文检索中,可能并不会明显超过FAISS。尽管没有索引的Neo4j可以获得更高的答案相关性,但是边际收益可能无法证明投资的价值,考虑到ROI的限制...

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2024-07-11 talkingdev

Korvus:基于Postgres的单查询RAG

Korvus是一种基于Postgres的新型工具,它可以实现单查询RAG技术。这种技术可以提高数据库的查询效率和准确性,特别是在处理大规模数据时。Korvus的开发者表示,它可以让用户以更直观的方式了解数据库中不同表之间的...

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2024-07-10 talkingdev

GraphRAG:以全新方式探索无结构文本

GraphRAG 是一种借助语言模型力量来探索无结构文本的新方法。这是一个在 Azure 上运行的快速启动项目,使得用户能够轻松启动和探索无结构文本。GraphRAG 的核心技术是基于语言模型,可以有效处理、分析并提取无结构...

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2024-06-27 talkingdev

R2R:一款带有RESTful API和产品能力的RAG引擎

R2R是一款在GitHub仓库中的RAG引擎,特点是具有RESTful API和产品级别的功能。RESTful API使得R2R可以被广泛使用,适应各种不同的开发环境和应用场景。产品级功能意味着R2R不仅适用于研发和测试,也适用于实际的产品...

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2024-06-26 talkingdev

利用RAG使本地LLM语音助手更快更具扩展性

研究人员已经发现,通过分类数据、预计算嵌入以及动态生成示例,可以使LLM语音助手更加高效和可扩展。他们利用RAG(Retrieval Augmented Generation)系统对语音助手进行优化,提高了其性能和扩展性。RAG是一种典型...

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2024-06-26 talkingdev

AI与Morph Labs联手优化信息检索增强型生成模型

近日,AI与Morph Labs联合发布了一篇关于信息检索增强型生成(RAG)模型微调的优秀博客文章。在文章中,他们展示了一些合成数据的使用情况。信息检索增强型生成模型是一种新型的深度学习模型,它结合了信息检索技术...

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2024-06-20 talkingdev

开源Dot:让本地LLMs和TTS/RAG交互更便捷

近日,一个名为Dot(GitHub Repo)的开源应用引起了大家的关注。这是一个独立的开源应用,其主要目的是让用户更轻松地使用本地LLMs(语言模型)和RAG(重新生成的注意力引导)来与文档和文件进行交互。这种交互方式...

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2024-06-08 talkingdev

RAG应用中的分块:精准切分很难做到?

在自然语言处理(NLP)中,分块是指将句子分成更小的组块(块)的过程,每个块都有自己的语法和含义。在RAG(Retrieval-Augmented Generation)应用程序中,分块是生成响应的重要步骤。不同于传统的基于规则或基于统...

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