企业人工智能应用中，从数据集中提取信息至关重要。RealKIE最新发布的五个基准数据集专为衡量RAG（检索式生成）应用的算法性能而设计。这些数据集覆盖了多个行业和场景，提供了丰富的测试样本，旨在推动企业关键信息...

在RAG（检索-生成）管道中，对嵌入向量进行搜索是至关重要的一环。通过将fp32数字替换为单个0或1，并使用KNN聚类器和重排序器，可以在缩小内存需求30倍的同时，保持性能不受影响。这一技术突破为处理大规模数据集提...

Cohere近日推出了专为大规模生产而优化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型Command-R，并宣布将该模型引入NVIDIA新推出的API目录。Command-R模型结合了检索与生成技术，能够助力企业快速进入大规模生产环境...

R2R是一个半正式框架，旨在快速部署生产级RAG系统。它旨在弥合实验性RAG模型和生产就绪系统之间的差距。R2R为在生产环境中部署、适应和维护RAG管道提供了简单的路径。现已提供短视频演示。

本文讨论依赖于真实标注数据的评估指标。它探讨了通用和RAG特定的评估指标。所有指标都带有Python实现或指向一个Hugging Face模型卡的链接。

RAG系统是一种广泛应用于数据分析和机器学习中的工具，但是许多人都不知道如何在本地构建和使用它。现在，使用Ollama、pgvector和本地数据，您可以构建一个功能强大的RAG系统，将其部署在您自己的硬件上。这本本地RA...

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，允许用户使用自然语言从数据源创建RAG流水线。用户只需描述他们想要从RAG系统中获取的任务和参数即可。RAG可以进行查询，并且它将回答关于数据的问题。

ColBERT是一个出色的模型，用于为RAG应用嵌入查询和索引数据。本文探讨了该方法背后的直觉，并进行了一些基准测试。ColBERT的特点在于，它将查询和文档嵌入到一个共享空间中，从而可以直接在该空间中进行相似性匹配...