KI-Wissen Seite 4

Bevor wir beginnen, sollten wir ein paar "Schlüsselwörter" verstehen: Workflow: Einfach ausgedrückt, ist es "die vollständigen Schritte, um etwas zu erledigen". Er ist wie eine "Gebrauchsanweisung", die Ihnen sagt, was zu tun ist, in welcher Reihenfolge und von wem, um Ihr Ziel zu erreichen. Input: Bevor der Arbeitsablauf beginnt, müssen Sie...

Beim Aufbau großer Sprachmodellanwendungen (LLM) sind Speichersysteme eine der Schlüsseltechnologien zur Verbesserung der Dialogkontextverwaltung, der langfristigen Informationsspeicherung und des semantischen Verständnisses. Ein effizientes Speichersystem kann dem Modell helfen, die Konsistenz über lange Dialoge hinweg aufrechtzuerhalten, Schlüsselinformationen zu extrahieren und sogar die Fähigkeit zu haben, historische Dialoge abzurufen...

OpenAI Function calling V2 Features Das Kernziel von Function calling V2 ist es, OpenAI-Modellen die Möglichkeit zu geben, mit der Außenwelt zu interagieren, was sich in den folgenden zwei Kernfunktionen widerspiegelt: Fetching Data - Eine funktionsaufrufende Implementierung von RAG: Im Wesentlichen RAG (Retrieve Augmented...

Grundlegende Konzepte Im Bereich der Informationstechnologie bezieht sich Retrieval auf den Prozess des effizienten Auffindens und Extrahierens relevanter Informationen aus einem großen Datenbestand (in der Regel Dokumente, Webseiten, Bilder, Audio-, Video- oder andere Formen von Informationen) als Reaktion auf die Anfrage oder den Bedarf eines Benutzers. Sein Hauptziel ist es, Informationen zu finden, die für die Verwendung relevant sind...

Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction Ursprünglich veröffentlicht auf https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.03568 Zusammenfassung Multimodale KI-Systeme werden in unserem täglichen Leben wahrscheinlich allgegenwärtig sein. Eine Möglichkeit, diese Systeme interaktiver zu machen ...

GraphReader: eine graphenbasierte Intelligenz, die die Verarbeitung langer Texte für große Sprachmodelle verbessert Graphic Expert: wie ein Tutor, der gut darin ist, Mindmaps zu erstellen, wandelt es lange Texte in ein klares Wissensnetzwerk um, so dass die KI jeden für eine Antwort benötigten Schlüsselpunkt leicht finden kann, als ob sie entlang einer Landkarte erkunden würde, und...

CAG (Cache Augmented Generation) ist 40 Mal schneller als RAG (Retrieval Augmented Generation) und revolutioniert den Wissenserwerb: Anstatt externe Daten in Echtzeit abzurufen, wird das gesamte Wissen in den Modellkontext vorgeladen. Es ist, als würde man eine riesige Bibliothek zu einem Toolkit für unterwegs verdichten, das bei Bedarf genutzt werden kann...

Von Julia Wiesinger, Patrick Marlow und Vladimir Vuskovic Ursprünglich veröffentlicht auf https://www.kaggle.com/whitepaper-agents Inhalt Einleitung Was ist ein intelligenter Körper? Modelle Werkzeuge Orchestrierungsebenen Intelligente Körper und Modelle Kognitive Architektur: Wie intelligente Körper funktionieren Werkzeuge ...

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine der populärsten Anwendungen für Large Language Models (LLMs) und Vektordatenbanken.RAG ist der Prozess der Erweiterung des Inputs für ein LLM mit Kontext, der aus Vektordatenbanken (z.B. Weaviate) abgerufen wird.Die RAG-Anwendung passiert...

Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist ein Computersystem, das aus mehreren interagierenden intelligenten Agenten besteht. Multiagentensysteme können zur Lösung von Problemen eingesetzt werden, die von einem einzelnen intelligenten Agenten oder einem einzelnen System nur schwer oder gar nicht gelöst werden können. Intelligente Agenten können Roboter, Menschen oder weiche...

I. LLMs sind bereits sehr leistungsfähig, warum brauchen sie also RAG (Retrieval Augmented Generation)? Obwohl LLMs erhebliche Fähigkeiten bewiesen haben, verdienen die folgenden Herausforderungen noch Aufmerksamkeit: Illusionsproblem: LLMs verwenden einen statistisch basierten probabilistischen Ansatz, um Text Wort für Wort zu generieren, ein Mechanismus, der inhärent zur Möglichkeit von...

o3 ist hier, um einige persönliche Einblicke zu geben. Die Fortschritte beim Test-Time-Scaling-Gesetz waren viel schneller, als wir dachten. Aber ich möchte vorschlagen, dass der Weg tatsächlich ein wenig verschlungen ist - es ist OpenAIs Art, das Land bei seinem Streben nach AGI vor der Kurve zu retten. Verstärkungslernen und Shortcut-Denken für ...

Die Vektoreinbettung ist das Herzstück der aktuellen Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendungen. Sie erfassen semantische Informationen über Datenobjekte (z. B. Text, Bilder usw.) und stellen sie als Zahlenreihen dar. In aktuellen generativen KI-Anwendungen werden diese Vektoreinbettungen normalerweise durch Einbettungsmodelle erzeugt. Wie man sich für die RAG bewirbt ...

Vorwort In den letzten zwei Jahren hat sich die Retrieval-Augmented Generation (RAG, Retrieval-Augmented Generation) Technologie allmählich zu einer Kernkomponente der erweiterten Intelligenz entwickelt. Durch die Kombination der dualen Fähigkeiten von Retrieval und Generation ist RAG in der Lage, externes Wissen einzubringen und damit mehr Anwendungen großer Modelle in komplexen Szenarien zu ermöglichen...

Agent Die häufigste Übersetzung, die ich bisher gesehen habe, ist "intelligenter Körper", aber die direkte Übersetzung ist "Agent". Was sollte mit Agentic übersetzt werden? Meiner Meinung nach ist der Begriff "agentic" besser geeignet. Um also die Leser nicht zu verwirren, verwende ich in diesem Artikel direkt das Englische. Mit der Entwicklung von LLM, der Fähigkeit der KI...

Damit ein KI-Modell in einem bestimmten Szenario nützlich sein kann, benötigt es in der Regel Zugang zu Hintergrundwissen. So muss beispielsweise ein Chatbot für den Kundensupport das spezifische Geschäft verstehen, das er bedient, während ein Bot für juristische Analysen Zugang zu einer großen Anzahl vergangener Fälle haben muss. Entwickler verwenden oft Retrieval-Augmente...

Vollständiger Prozess der Feinabstimmung großer Modelle Es wird empfohlen, sich bei der Feinabstimmung strikt an den oben genannten Prozess zu halten und das Überspringen von Schritten zu vermeiden, was zu ineffektiver Arbeit führen kann. Wenn zum Beispiel der Datensatz nicht vollständig aufgebaut ist und sich am Ende herausstellt, dass die schlechte Wirkung des feinabgestimmten Modells ein Problem der Qualität des Datensatzes ist, dann sind die vorbereitenden Bemühungen umsonst und die Angelegenheit...

OlaChat AI Digitaler Intelligenz-Assistent 10.000 Wörter umfassende Analyse, um Ihnen die Vergangenheit und Gegenwart der Text-to-SQL-Technologie näher zu bringen. Dissertation: Next-Generation Database Interfaces: a Survey of LLM-based Text-to-SQL Die Generierung von exaktem SQL aus natürlichsprachlichen Problemen (Text-to-SQL) ist ein...