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相关的文章：本列表汇集了关于RAG（检索增强生成）系统的多篇文章，涵盖从基础项目到高级应用的各个方面，帮助读者深入理解RAG的概念、实现方法及其在AI领域的应用。
This is the post about understanding concept of RAG, but before diving into the fascinating world of Retrieval-Augmented Generation (RAG), I want to share a little bit about myself and the...
RAG（检索增强生成）结合生成模型与检索系统，克服了大型语言模型的局限性，如过时知识和虚假信息。通过动态检索最新数据，RAG提供准确且相关的回答，广泛应用于客户支持、内容生成和医疗建议等领域。
RAG Defined Retrieval-Augmented Generation (RAG) effectively overcomes a significant limitation in the field of Large Language Models (LLMs). Traditional LLMs are restricted to the knowledge...
RAG（检索增强生成）通过连接外部数据源，克服了大型语言模型（LLMs）的知识局限，提供最新信息。RAG分为基于文档和基于功能两种类型，前者适用于静态数据，后者处理实时数据。基于功能的RAG系统需要专门的LLMs，以执行复杂任务并生成结构化输出，从而提升数据处理和响应生成能力。
本研究解决了现有文本到图像模型在复杂或特定文化主题描绘上存在的局限。通过引入基于知识图的 RAG，研究提出了一种动态检索角色信息和关系数据的新方法，同时引入自我校正机制，以提升图像的准确性和一致性。实验结果表明，Context Canvas显著提升了包括Flux、Stable Diffusion和DALL-E在内的多种模型的性能，推动了高保真和情境感知多面向图像的生成。
本研究通过引入基于知识图的RAG和自我校正机制，克服了文本到图像模型在复杂文化主题上的局限，显著提升了多种模型的生成性能。
In today’s rapidly evolving technology landscape, generative artificial intelligence (GenAI) is revolutionizing the way organizations work and is opening up new worlds of...
生成性人工智能（GenAI）正在改变组织工作方式，但仅37%的技术高管认为其应用已准备好投入生产，主要挑战在于数据基础设施。为此，组织转向全面的代理系统。Databricks推出GenAI合作伙伴加速器，助力企业快速实施AI代理系统，提高业务效率。
This tutorial explores HeatWave GenAI, a cloud service that simplifies interacting with unstructured data using natural language. It combines large language models, vector stores, and SQL queries...
HeatWave GenAI是一种云服务，简化了与非结构化数据的交互。它结合了大型语言模型、向量存储和SQL查询，支持内容生成、聊天机器人和检索增强生成（RAG），通过外部知识库提高AI响应的质量和准确性。该架构适用于客户支持、内容创作和个性化推荐等场景。
Un chatbot capable de répondre à vos questions tout en vous fournissant un lien cliquable vers la bonne vidéo YouTube, et au bon endroit dans la vidéo. C'est ce que permet cette architecture...
本文介绍了一种基于Google Cloud的聊天机器人架构，结合生成式AI和无服务器技术，能够回答用户问题并提供相关YouTube视频链接。该系统通过视频转录和RAG（检索增强生成）方法，利用微服务和事件驱动架构实现高效的信息检索，适用于教育、企业和媒体等领域。
现在，我们宣布在 Amazon Bedrock 中推出两项新的评估功能，它们可以帮助您简化测试并改进生成式人工 […]
Amazon Bedrock推出了RAG评估和LLM-as-a-judge两项新功能，前者自动评测生成式AI应用，优化检索增强生成应用；后者以低成本评测模型质量。这些功能简化了评估流程，提高反馈速度，支持多维度评测，便于非科研人员理解。
本研究解决了现有神经系统在生成语义丰富的手势方面的不足，提出了基于检索增强生成（RAG）的手势生成方法RAG-Gesture。通过利用可解释的语言知识和示例运动库，我们的创新方法能够在不需要训练的情况下，实现自然且富有语义的手势生成，从而在手势合成领域提供了显著的进展和影响。
本研究提出了一种基于检索增强生成（RAG）的手势生成方法RAG-Gesture，旨在解决现有神经系统在生成语义丰富手势方面的不足。该方法利用可解释的语言知识和示例运动库，实现自然且富有语义的手势生成，无需训练，推动了手势合成领域的发展。
Are you working on RAG pipelines for next-gen AI applications? Whether it’s chatbots, search engines, or document QA systems, Vector Databases are the backbone of effective retrieval! 🔗 Dive...
向量数据库是下一代AI应用程序开发RAG管道中有效检索的核心。它们通过向量相似性提升语义精度，支持大规模数据集，优化AI管道，增强模型准确性。应用场景包括聊天机器人、企业搜索和文档问答。
Retrieval Augmented Generation (RAG) is a process where we augment the knowledge of Large Language Model (LLM). A regular LLMs are trained on a specific datasets and the knowledge of this LLMs are...
检索增强生成（RAG）通过从数据库中检索相关信息，提升大型语言模型（LLM）的知识。RAG流程包括数据加载、分割、存储和检索，最终生成更准确的响应。这种方法增强了模型的上下文意识和准确性，适用于个性化聊天机器人等应用。
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