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Ali - bemalter Frosch

KI-Wissen Seite 5

AI Engineering Academy: 2.5 RAG System Evaluation - Leiter AI Sharing Circle

AI College of Engineering: 2,5 RAG-Systembewertung

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...

Emotional RAG: Verbesserung der Rollenspielintelligenz durch emotionales Retrieval - Chief AI Sharing Circle

Emotional RAG: Intelligenz für erweitertes Rollenspiel durch emotionales Retrieval

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...

AI Engineering Academy: 2.7 ReRanker RAG (Neuordnung) - Leiter AI Sharing Circle

AI Engineering Academy: 2.7 ReRanker RAG (Neuordnung)

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

Analyse der KI-Bildungsschiene mit 10.000 Worten: Welche Produkte sind repräsentativ? Was sind die Chancen? Was sind die zukünftigen Möglichkeiten? -Leiter des KI-Austauschkreises

Analyse der KI-Bildungsschiene mit 10.000 Worten: Welche Produkte sind repräsentativ? Was sind die Chancen? Was sind die zukünftigen Möglichkeiten?

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,...

AI Engineering Academy: 2.8 Hybrid RAG (wie 2.9) - Leiter des AI Sharing Circle

AI Engineering College: 2,8 gemischte RAG (gleich wie 2,9)

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 ...

Liste ausgewählter Model Context Protocol (MCP)-Server (aktualisiert)

Was ist MCP: Das quelloffene Model Context Protocol von Anthropic: Model Context Protocol (MCP), das KI-Assistenten einen nativen Zugriff auf lokale Daten ermöglicht Referenzimplementierung Server Filesystem - Bietet sichere Dateimanipulation und unterstützt konfigurierbare Zugriffskontrolle GitHub - Repository-Management,...

AI Engineering Academy: 2.9 Sentence Window Retrieval Augmented Generation (RAG) - Leiter des AI Sharing Circle

AI Engineering Institute: 2.9 Sentence Window Retrieval Augmented Generation (RAG)

  Einleitung Die Sentence Window-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) Methode ist eine High-Level-Implementierung des RAG-Frameworks, die darauf abzielt, das Kontextbewusstsein und die Kohärenz von KI-generierten Antworten zu verbessern. Die Methode kombiniert die Leistungsfähigkeit eines großen Sprachmodells mit effizienter Information ...

AI Engineering Academy: 2.10 Auto Merge Retriever - Leiter des AI Sharing Circle

AI Engineering Academy: 2.10 Automatisierter Zusammenführungssucher

Einführung Auto Merge Retriever ist eine High-Level-Implementierung des Enhanced Retrieval Generation (RAG) Frameworks. Es zielt darauf ab, das Kontextbewusstsein und die Kohärenz von KI-generierten Antworten zu verbessern, indem potenziell fragmentierte und kleinere Kontexte zu größeren und umfassenderen zusammengeführt werden. https://github.com/adith...

Komplexe Reasoning-Fähigkeiten großer Modelle von OpenAI-o1 - Chief AI Sharing Circle

Komplexes Reasoning mit großen Modellen von OpenAI-o1

Im Jahr 2022 veröffentlichte OpenAI ChatGPT, das als schnellste APP der Welt die Hunderte von Millionen von Nutzern durchbrach, und damals dachten die Menschen, dass wir einer echten künstlichen Intelligenz näher gekommen waren. Aber die Menschen entdeckten bald, dass ChatGPT zwar sprechen und chatten und sogar Gedichte und Artikel schreiben konnte, aber in einfacher Logik immer noch nicht so gut war, wie es sein sollte...

TOML-Formatprofil in einer Minute lernen - Chief AI Sharing Circle

Konfigurationsdateien im TOML-Format in einer Minute lernen

TOML ist ein sauberes und einfaches Konfigurationsdateiformat 📄, das so konzipiert wurde, dass es für den Menschen besser lesbar und schreibbar ist ✨. ✅ Leichter zu schreiben: Konfigurationen werden als Schlüssel-Wert-Paare ohne komplexe Einrückung und Syntaxregeln dargestellt, was die Fehlerquote verringert. ✅ Übersichtlicher: Unterstützung von Gruppierung und Verschachtelung, klare Hierarchie, Konfigurationslogik auf einen Blick...

AI Engineering Academy: 2.11 Erweiterte Abfrageverarbeitung (Query Transformation User Manual) - Chief AI Sharing Circle

AI College of Engineering: 2.11 Erweiterte Abfrageverarbeitung (Benutzerhandbuch zur Abfragekonvertierung)

Einleitung Das Benutzerhandbuch für Abfragetransformationen zeigt eine Reihe von Techniken zur Transformation und Disambiguierung von Benutzerabfragen, bevor sie in einer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Abfrage-Engine, Intelligenz oder anderen Prozessen ausgeführt werden. Diese Transformationen können die Qualität und Relevanz der Antworten in KI-Anwendungen verbessern. https://github.com/adithya-s-k/AI-...

Das quelloffene Model Context Protocol von Anthropic: Model Context Protocol (MCP) für den nativen Zugriff von KI-Assistenten auf lokale Daten

Heute stellen wir das Model Context Protocol (MCP) zur Verfügung, einen neuen Standard für die Verbindung von KI-Assistenten mit Systemen, die Daten speichern, einschließlich Content-Repositories, Business-Tools und Entwicklungsumgebungen. Ziel ist es, modernste Modelle dabei zu unterstützen, bessere und relevantere Antworten zu generieren. Da KI-Assistenten...

Windsurf vs GitHub Copilot: 4 Hauptunterschiede und wie man sich entscheidet - Chief AI Sharing Circle

Windsurf vs. GitHub Copilot: 4 Hauptunterschiede und wie man sich entscheidet

Was ist Windsurf? Windsurf ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der eine Reihe von Funktionen bietet, um den Programmierprozess für Entwickler zu optimieren. Ähnlich wie GitHub Copilot nutzt es maschinelle Lernmodelle, um den Codekontext zu verstehen und intelligente Codevervollständigung zu bieten. Allerdings bietet Windsurf Funktionen...

Chef-KI-Austauschkreis

Der Chief AI Sharing Circle konzentriert sich auf das KI-Lernen und bietet umfassende KI-Lerninhalte, KI-Tools und praktische Anleitungen. Unser Ziel ist es, den Nutzern dabei zu helfen, die KI-Technologie zu beherrschen und gemeinsam das unbegrenzte Potenzial der KI durch hochwertige Inhalte und den Austausch praktischer Erfahrungen zu erkunden. Egal, ob Sie ein KI-Anfänger oder ein erfahrener Experte sind, dies ist der ideale Ort für Sie, um Wissen zu erwerben, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und Innovationen zu verwirklichen.

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