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本研究提出了AutoRAG框架,能够自动识别最佳的检索增强生成(RAG)模块组合,从而显著提升特定数据集的生成效果,实验数据可在GitHub上获取。

AutoRAG: An Automated Framework for Optimizing Retrieval-Augmented Generation Pipelines

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-28T00:00:00Z
介绍查询管道

LlamaIndex推出了Query Pipelines,一个新的声明式API,简化了数据查询工作流的构建。用户可以通过组合不同模块(如LLMs、检索器等)创建复杂的查询图,支持多种用例,提升了代码可读性,减少了样板代码,并支持回调集成,便于监控和优化查询流程。

介绍查询管道

Blog on LlamaIndex Blog on LlamaIndex · 2024-01-08T00:00:00Z
【翻译】Terraform 最佳实践:模块组合

本文讨论了Terraform模块组合的最佳实践,包括依赖倒置、条件创建对象和多云抽象。建议保持模块扁平化,传递依赖项以提高灵活性,并通过定义输入变量使模块适应不同环境。此外,创建轻量级的多云抽象可简化跨供应商的基础设施管理,强调使用只读模块以提高数据检索的抽象级别。

【翻译】Terraform 最佳实践:模块组合

顾宇的博客 顾宇的博客 · 2022-03-17T00:00:00Z
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