KI-Wissen Seite 5

Überblick Diese Anleitung führt Sie durch die Erstellung eines einfachen Retrieval Augmented Generation (RAG) Systems mit Python. Wir werden ein Einbettungsmodell und ein großes Sprachmodell (LLM) verwenden, um relevante Dokumente abzurufen und Antworten auf Basis von Benutzeranfragen zu generieren. https://github.com/adithya-s-k/A...

Einleitung Retrieval-enhanced generation (RAG) ist eine leistungsstarke Technik, die die Vorteile großer Sprachmodelle mit der Fähigkeit kombiniert, relevante Informationen aus einer Wissensbasis abzurufen. Dieser Ansatz verbessert die Qualität und Genauigkeit der generierten Antworten, indem sie auf spezifischen abgerufenen Informationen basieren.a Dieses Notebook zielt darauf ab, ...

EINLEITUNG BM25 Retrieval Augmented Generation (BM25 RAG) ist eine fortschrittliche Technik, die den BM25-Algorithmus (Best Matching 25) für das Information Retrieval mit einem großen Sprachmodell für die Texterstellung kombiniert. Durch die Verwendung eines validierten probabilistischen Retrievalmodells verbessert diese Methode die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten....

EINLEITUNG Das Chunking von Daten ist ein wichtiger Schritt in Retrieval Augmented Generation (RAG) Systemen. Es zerlegt große Dokumente in kleinere, überschaubare Teile für eine effiziente Indizierung, Abfrage und Verarbeitung. Dieses README gibt einen Überblick über die verschiedenen Chunking-Methoden, die in der RAG-Pipeline verfügbar sind. https://github.com/adithya-...

Einer der größten Durchbrüche auf dem Gebiet der KI in diesem Jahr dürfte im Bereich der Programmierung liegen. KI-Programmierwerkzeuge wie Cursor und v0 dev haben nicht nur die Schwelle zum Programmieren für den Durchschnittsmenschen drastisch gesenkt, sondern auch professionellen Programmierern ermöglicht, ihre Entwicklungseffizienz drastisch zu steigern. Aber alle Nachrichten, die wir hören, handeln von Gymnasiasten, die nicht programmieren können,...

Einleitung Evaluation ist eine Schlüsselkomponente bei der Entwicklung und Optimierung von Retrieval Augmentation Generation (RAG) Systemen. Die Evaluation umfasst die Messung der Leistung, Genauigkeit und Qualität aller Aspekte des RAG-Prozesses, von der Effektivität des Retrievals bis zur Relevanz und Authentizität der generierten Antworten. Bedeutung der RAG-Evaluation Ein effektives RAG-System...

Zusammenfassung Der Bereich der Rollenspielforschung zur Generierung menschenähnlicher Antworten hat zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen, da Large Language Models (LLMs) ein hohes Maß an menschenähnlichen Fähigkeiten gezeigt haben. Dies hat die Erforschung von Rollenspiel-Agenten in einer Vielzahl von Anwendungen erleichtert, wie z. B. Chatbots, die natürliche Dialoge mit Benutzern führen können, und solche, die personalisierte...

Das Neuordnungsmodell verbessert die Ergebnisse des semantischen Rankings, indem es die Liste der Kandidatendokumente auf der Grundlage ihrer semantischen Übereinstimmung mit der Frage des Benutzers neu ordnet. Üblicherweise werden bge-reranker-v2-m3 oder cohere

Das Bildungswesen gilt seit langem als eine der Branchen, die durch LLM am stärksten verändert werden wird. Das Bildungswesen macht einen großen Teil der Nutzungsszenarien von ChatGPT aus, und seine Nutzung schwankt oft mit der Regelmäßigkeit des Schuljahres und der Ferien. Andrej Karpathy hat sich für die Bildung als Ziel seines Unternehmens entschieden. Die Menschen erwarten einen Allround-KI-Tutor,...

Sentence Window-Based Retrieval RAG Approach Einführung Der Sentence Window-Based Retrieval RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Ansatz ist eine High-Level-Implementierung des RAG-Frameworks, die darauf abzielt, die Kontextwahrnehmung und Kohärenz von KI-generierten Antworten zu verbessern. Der Ansatz kombiniert ein großes Sprachmodell mit einer hohen ...