KI-Wissen Seite 5

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...

01.Hintergrund Bei der Entwicklung von RAG-Anwendungen ist der erste Schritt das Chunking des Dokuments. Effizientes Chunking von Dokumenten kann die Genauigkeit des späteren Abrufs von Inhalten effektiv verbessern. Effizientes Chunking von Dokumenten kann die Genauigkeit der nachfolgenden abgerufenen Inhalte effektiv verbessern. Wie man effizient chunking ist ein heißes Thema der Diskussion, gibt es wie feste Größe Chunking, zufällige Größe Chunking, Schiebefenster...

Im vergangenen Jahr haben wir mit Teams zusammengearbeitet, die Large Language Model (LLM)-Agenten in verschiedenen Branchen entwickeln. Dabei haben wir festgestellt, dass die erfolgreichsten Implementierungen keine komplexen Frameworks oder Spezialbibliotheken verwenden, sondern nach einfachen, komponierbaren Mustern aufgebaut sind. In diesem Beitrag erfahren Sie, was wir aus der Zusammenarbeit mit unseren Kunden und aus unseren eigenen Erfahrungen gelernt haben.

AI Summary Overview Ein detaillierter Blick auf AI Cue Engineering, mit einem Roundtable-Format, in dem mehrere Experten von Anthropic ihr Verständnis und ihre praktischen Erfahrungen mit Cue Engineering aus einer Vielzahl von Perspektiven, einschließlich Forschung, Verbraucher und Unternehmen, teilen. Der Artikel beschreibt die Definition von Cue Engineering, seine Bedeutung und wie...

Die Skalierung der Testzeitberechnung ist zu einem der heißesten Themen in KI-Kreisen geworden, seit OpenAI das o1-Modell veröffentlicht hat. Einfach ausgedrückt: Anstatt die Rechenleistung in der Pre- oder Post-Trainingsphase aufzustocken, ist es besser, dies in der Inferenzphase zu tun (d. h. wenn das große Sprachmodell die Ausgabe generiert)...

  Im Jahr 2024 ändern sich die großen Modelle von Tag zu Tag, und Hunderte von intelligenten Einrichtungen konkurrieren miteinander. Als wichtiger Teil der KI-Anwendungen ist die RAG auch eine "Gruppe von Helden und Vasallen". Zu Beginn des Jahres ModularRAG weiter aufheizen, GraphRAG glänzen, in der Mitte des Jahres Open-Source-Tools in vollem Gange, der Wissensgraph, um eine neue Chance zu schaffen, das Ende des Jahres, grafische Argumentation ...

In den letzten Jahren hat die rasche Entwicklung von generativer KI (GAI) und großen Sprachmodellen (LLM) dazu geführt, dass Fragen der Sicherheit und Zuverlässigkeit viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen haben. In einer kürzlich durchgeführten Studie wurde eine einfache, aber effiziente Angriffsmethode namens Best-of-N jailbreak (kurz BoN) entdeckt. Durch die Eingabe von ...

Das Langtext-Vektormodell kann zehn Seiten Text in einem einzigen Vektor kodieren. Das klingt mächtig, aber ist es auch wirklich praktisch? Viele Leute denken... Nicht unbedingt. Ist es in Ordnung, ihn direkt zu verwenden? Sollte er gechunked werden? Wie teilt man den Text am effizientesten auf? In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Chunking-Strategien für Langtext-Vektormodelle eingehend diskutieren und die Vor- und Nachteile analysieren...

  I. Die Hauptursache für das Testen von Prompts: LLM reagiert sehr empfindlich auf Prompts, und subtile Änderungen in der Formulierung können zu signifikant unterschiedlichen Ergebnissen führen Ungetestete Prompts können zu folgenden Ergebnissen führen: Sachlich falsche Informationen Irrelevante Antworten Unnötig verschwendete API-Kosten II. Systematische Optimierung von Prompts...

Übersicht 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-...