KI-Wissen Seite 2

NoLiMA, veröffentlicht im Februar 2025, ist ein Large Language Model (LLM) Verfahren zur Bewertung des Verständnisses langer Texte. Im Gegensatz zu herkömmlichen Needle-in-a-Haystack (NIAH)-Tests, die auf dem Abgleich von Schlüsselwörtern beruhen, zeichnet sich NoLiMA durch sorgfältig konzipierte Fragen und Schlüsselinformationen aus, die...

Der Bereich der generativen KI entwickelt sich derzeit rasant weiter, und es entstehen neue Rahmenwerke und Technologien. Daher sollten sich die Leser darüber im Klaren sein, dass der in diesem Papier dargestellte Inhalt zeitkritisch sein kann. In diesem Papier werden wir einen eingehenden Blick auf die beiden dominierenden Frameworks für die Erstellung von LLM-Anwendungen, LangChain und LangGraph, werfen und ihre Stärken und Schwächen analysieren,...

Das Verständnis der drei Schlüsselkonzepte MCP-Server, Funktionsaufruf und Agent ist im aufkeimenden Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei großen Sprachmodellen (LLMs), unerlässlich. Sie sind die Eckpfeiler eines KI-Systems, und jeder von ihnen spielt eine einzigartige und miteinander verknüpfte Rolle. Ein tieferes Verständnis davon...

Einleitung Haben Sie sich jemals gefragt, wie die Chatbots, die wir heutzutage verwenden, wie die Modelle von OpenAI, feststellen, ob eine Frage sicher ist und beantwortet werden sollte? Tatsächlich sind diese Large Reasoning Models (LRMs) bereits in der Lage, Sicherheitsprüfungen durchzuführen, die...

Kürzlich fand ein Open-Source-Projekt, bietet es eine gute RAG Ideen, wird es DeepSeek-R1 Argumentation Fähigkeit kombiniert mit Agentic Workflow angewandt, um RAG Retrieval-Projekt-Adresse https://github.com/deansaco/r1-reasoning-rag.git durch die Kombination der DeepSeek...

In den letzten Jahren hat der Bereich der künstlichen Intelligenz erhebliche Fortschritte bei seinen Schlussfolgerungsfähigkeiten gemacht. Nachdem OpenAI im vergangenen Jahr das leistungsstarke Inferenzpotenzial von Large Language Models (LLMs) demonstriert hat, haben Organisationen wie Google DeepMind, Alibaba, DeepSeek und Anthropic schnell nachgezogen und Techniken des Reinforcement Learning (RL) zum Trainieren...

In den letzten Jahren wurden mit der raschen Entwicklung von Large Language Models (LLMs) die Fähigkeiten von Multi-Agent-Systemen (MAS) erheblich verbessert. Diese Systeme sind nicht nur in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, sondern verfügen auch über menschenähnliche Denkfähigkeiten. Herkömmliche MAS-Architekturen werden jedoch häufig von ...

Groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) spielen eine immer wichtigere Rolle im Bereich der künstlichen Intelligenz. Um LLMs besser verstehen und anwenden zu können, müssen wir ein tieferes Verständnis ihrer Kernkonzepte gewinnen. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf drei Schlüsselkonzepte, nämlich Token, maximale Ausgabelänge und Kontextlänge, um den Lesern zu helfen, die Verständnisbarrieren zu überwinden, damit sie...

In letzter Zeit tauchen die Begriffe Autonome KI (KI), KI-Agenten und Agenten immer wieder auf. Ehrlich gesagt, selbst als Datenanalysten und Wissenschaftler waren die Menschen in der Branche in der Vergangenheit ein wenig resistent gegenüber diesen KI-bezogenen Trends und Schlagwörtern...

In den letzten Jahren haben die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel in der Programmierlandschaft ausgelöst. Von v0 und bolt.new bis hin zu Programmierwerkzeugen, die Agententechnologie wie Cursor und Windsurf integrieren, zeigt KI-Coding ein großes Potenzial, eine Schlüsselrolle im Softwareentwicklungsprozess zu spielen, insbesondere bei der schnellen Entwicklung...

Im Zeitalter der KI-gestützten Programmierung wollen wir, dass die KI Code erzeugt, der nicht nur statischer Text ist, sondern geparst, bearbeitet, in der Vorschau angezeigt und sogar ausgeführt werden kann. Diese Forderung hat zu einem neuen Interaktionsparadigma geführt - Artifact. In diesem Artikel werden wir Artifact von den theoretischen Konzepten bis hin zu praktischen Implementierungen analysieren...

Kürzlich in der intelligenten Kundenservice-Projekt, um die RAG Wissensbasis der Datenverarbeitungs-Tools zu wählen, es neu betrachtet die aktuellen Mainstream-Dokumentenverarbeitung Projekte, einschließlich olmOCR, Marker, MinerU, Docling, Markitdown, Llamaparse die 6 Werkzeuge, und einen kurzen Vergleich von ihnen. Zusammen genommen, ...

DeepSeek R1 hat in seiner ersten Version starke Inferenzfähigkeiten gezeigt. In diesem Blog-Beitrag teilen wir im Detail unsere Erfahrungen mit DeepSeek R1, um ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) System zu entwickeln, speziell für den juristischen Bereich. Wir wählten ...

Abstrakt Gut entworfene Prompts sind wichtig, um die Argumentationsfähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu verbessern und gleichzeitig ihre Ergebnisse an die Aufgabenanforderungen verschiedener Domänen anzupassen. Das manuelle Entwerfen von Hints erfordert jedoch Fachwissen und iteratives Experimentieren. Bestehende Methoden zur Optimierung von Hinweisen zielen darauf ab, diesen Prozess zu automatisieren, aber sie ...

Es ist erst Februar, und Deep Search zeichnet sich bereits als neuer Suchstandard für 2025 ab. Giganten wie Google und OpenAI haben ihre "Deep Research"-Produkte vorgestellt, um der Technologiewelle voraus zu sein. (Wir sind stolz darauf, unsere...

Von Krish Maniar und William Fu-Hinthorn Beim Schreiben von Stichwörtern versuchen wir, Large Language Models (LLMs) unsere Absichten mitzuteilen, damit sie diese Anweisungen auf komplexe Daten anwenden können. Es ist jedoch nicht einfach, alle Nuancen auf einmal klar auszudrücken. Prompts werden in der Regel von Hand geschrieben ...

Dieses Diagramm zeigt deutlich den architektonischen Entwurf eines modernen, komplexen Systems zur Beantwortung von Fragen (QA) oder Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es beginnt mit dem Benutzer, der die Frage stellt, und setzt sich bis zur endgültigen Generierung der Antwort fort, wobei die Zwischenschritte im Detail...

Im Mittelpunkt der Welle der künstlichen Intelligenz steht der KI-Agent (intelligenter Körper), der sich mit erstaunlicher Geschwindigkeit entwickelt, wie ein intelligenter Assistent aus einem Science-Fiction-Film, der leise in jeden Winkel der Unternehmen vordringt. Sie sind keine unerreichbaren Zukunftskonzepte mehr, sondern die Geheimwaffe für Unternehmen, um die Effizienz zu verbessern, Prozesse zu optimieren und auf dem Markt zu gewinnen. 2...