苹果推出开源工具Embedding Atlas，旨在交互式可视化大规模嵌入数据。该平台支持浏览器本地计算，确保数据隐私，并提供自动聚类和标签功能，便于高维数据分析。用户可通过Python包和npm库集成，适用于多种开发场景，促进数据科学与前端开发结合。
Embedding Atlas是一款可扩展的交互式可视化工具，旨在简化大规模嵌入数据的交互。它结合现代网络技术和先进算法，提供快速的数据分析体验。与其他工具相比，Embedding Atlas具有独特功能，降低了使用门槛，并支持开源，促进未来的嵌入分析工作。
Meta于2020年提出的RAG框架提升了大语言模型的准确性。InfiniFlow开源的RAGFlow引擎基于深度文档理解，简化了RAG系统的构建流程，支持快速搭建知识库和智能问答系统。
Meta于2020年提出的RAG框架提升了大语言模型的准确性。InfiniFlow开源的RAGFlow引擎解决了文档解析问题，并提供了预构建工作流程，便于快速搭建RAG系统。
Meta于2020年提出的RAG框架提升了大语言模型的准确性。InfiniFlow开源了RAGFlow引擎，解决了文档解析难题，并提供预构建工作流程，方便用户快速搭建RAG系统。
这种统一显著简化并增强了稀疏化和量化的效果。该方法中 PAROAttention 在几乎不损失指标的情况下实现了视频和图像生成，并且在显著降低密度和位宽的情况下，达到了与全精度基线几乎相同的结果，实现了 1.9 倍到 2.7 倍的端到端延迟加速。QwenLong-L1-32B 是首个基于强化学习训练的长文本推理大模型，专注于解决传统大模型在处理超长上下文（如 12 万...
RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提高对话AI的准确性与相关性。本文介绍如何在Python中使用LangChain和Zilliz Cloud等组件构建RAG聊天机器人，包括安装、设置和优化技巧，实现基于自定义知识库的问答功能。
RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提升对话AI的准确性与相关性。本文介绍如何利用LangChain、Milvus和Claude 3构建RAG聊天机器人，并提供优化建议与成本计算工具，以帮助开发高效的AI应用。
Apache SeaTunnel中的Embedding转换插件将文本数据转换为向量表示，支持多种模型提供者和API集成。本文介绍了插件的配置选项，如模型提供者、API密钥和自定义配置，旨在帮助读者在实际项目中应用这些概念。
在医疗行业，医生与药厂需有效沟通专业术语。随着医学文献增多，快速匹配治疗方案变得困难。客户希望通过大模型优化文献检索，结合向量检索与全文检索，提高医疗文献的召回精度，以满足用户需求。
本文介绍了RAG技术的基础，包括文本向量化和信息检索。BERT是一种基于transformer的预训练语言模型，能够生成dense embedding。BGE-M3是一种结合了传统sparse embedding和dense embedding优点的学习型embedding。文章还介绍了BGE-M3的工作原理和实战应用。
qdrant是一个开源向量数据库，安装方法有多种，具体参考： https://github.com/qdrant/qdrant-client?tab=readme-ov-file#connect-to-qdrant-server https://qdrant.tech/documentation/i
RAG是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法，通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。
OpenSearch是一个开源的分布式搜索和分析套件。Amazon OpenSearch Service是一个托管服务，可轻松部署、操作和扩展OpenSearch集群，用于实时搜索、监控和分析业务和运营数据。ML Commons是一个OpenSearch插件，通过REST API调用，实现对外部机器学习（ML）算法的使用。本文提供了配置和使用ML Commons插件以及Amazon Bedrock文本嵌入模型在Amazon OpenSearch Service中的指南。还讨论了使用OpenSearch Ingest Pipelines进行数据预处理的方法。
本文介绍了多模态模型的基本思想、结构和训练数据集情况，并详细介绍了CLIP、BLIP和BLIP2等经典多模态模型。同时，介绍了飞桨多模态框架PaddleMIX和其在VQA和Caption任务中的应用。
多模态学习是机器学习的一个重要分支，利用模型同时处理多个模态数据，提高人工智能应用性能。多模态任务包括文本和图像的语义理解、图像描述、视觉定位等。多模态模型以Transformer为基础，包括模态编码器、输入投影器、大模型基座、输出投影器和模态生成器。多模态模型训练流程包括多模态预训练和多模态指令调优。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
