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Conhecimento de IA Página 6

Emotional RAG(情感 RAG): 通过情感检索增强角色扮演的智能体-首席AI分享圈

Emotional RAG: Inteligência para aprimorar a interpretação de papéis por meio da recuperação de emoções

Resumo O campo de pesquisa de interpretação de papéis para gerar respostas semelhantes às humanas tem atraído cada vez mais atenção, pois os modelos de linguagem grande (LLMs) têm demonstrado um alto grau de recursos semelhantes aos humanos. Isso facilitou a exploração de agentes de interpretação de papéis em uma variedade de aplicações, como chatbots que podem se envolver em diálogos naturais com os usuários e aqueles que podem fornecer...

AI工程学院:2.7ReRanker RAG(重新排序)-首席AI分享圈

Academia de Engenharia de IA: 2.7 ReRanker RAG (Reordenação)

O modelo de reordenação melhorará os resultados da classificação semântica ao reordenar a lista de documentos candidatos com base na correspondência semântica com a pergunta do usuário. Comumente usado o bge-reranker-v2-m3 ou o cohere

AI 教育赛道万字解析:代表性产品有哪些?机会在哪里?未来可能性?-首席AI分享圈

Análise de 10.000 palavras da trilha educacional de IA: quais são os produtos representativos? Quais são as oportunidades? Quais são as possibilidades futuras?

Há muito tempo, a educação é considerada um dos setores que mais sofrerá mudanças com o LLM. A educação representa uma grande parte dos cenários de uso do ChatGPT, e seu uso frequentemente flutua com a regularidade do ano letivo e das férias. Andrej Karpathy escolheu a educação como a direção de seu empreendimento. As pessoas estão esperando ter um tutor de IA completo,...

AI工程学院:2.8混合 RAG(同2.9)-首席AI分享圈

Faculdade de Engenharia AI: 2,8 RAG misto (o mesmo que 2,9)

Sentence Window-Based Retrieval RAG Approach Introdução A abordagem Sentence Window-Based Retrieval RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma implementação de alto nível da estrutura RAG projetada para aprimorar a consciência do contexto e a coerência das respostas geradas por IA. A abordagem combina um grande modelo de linguagem com um alto nível de ...

AI工程学院:2.10自动合并检索器-首席AI分享圈

AI Engineering Academy: 2.10 Recuperador de mesclagem automatizado

Introdução O Auto Merge Retriever é uma implementação de alto nível da estrutura RAG (Enhanced Retrieval Generation). Seu objetivo é aprimorar a consciência do contexto e a coerência das respostas geradas pela IA, mesclando contextos potencialmente fragmentados e menores em contextos maiores e mais abrangentes. https://github.com/adith...

从 OpenAI-o1 看大模型的复杂推理能力-首席AI分享圈

Raciocínio complexo com modelos grandes da OpenAI-o1

Em 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, que se tornou o aplicativo mais rápido do mundo a ultrapassar as centenas de milhões de usuários e, naquela época, as pessoas pensaram que estávamos mais perto da verdadeira inteligência artificial. Mas as pessoas logo descobriram que o ChatGPT podia falar e conversar, e até mesmo escrever poemas e artigos, mas ainda não era tão bom quanto deveria ser em lógica simples...

一分钟学习 TOML 格式配置文件-首席AI分享圈

Aprenda os arquivos de configuração do formato TOML em um minuto

O TOML é um formato de arquivo de configuração simples e limpo 📄 projetado para ser mais legível e gravável por humanos ✨. ✅ Mais fácil de escrever: as configurações são representadas como pares de valores-chave sem regras complexas de indentação e sintaxe, reduzindo a taxa de erros. Mais claro: suporta estrutura de agrupamento e aninhamento, hierarquia clara, lógica de configuração em um piscar de olhos...

AI工程学院:2.11高级查询处理(查询转换使用手册)-首席AI分享圈

AI College of Engineering: 2.11 Processamento avançado de consultas (Manual do usuário de conversão de consultas)

Introdução O Manual do Usuário de Transformações de Consultas demonstra uma variedade de técnicas para transformar e desambiguar as consultas dos usuários antes de serem executadas em um mecanismo de consulta RAG (Retrieval-Augmented Generation), inteligências ou outros processos. Essas transformações podem melhorar a qualidade e a relevância das respostas em aplicativos de IA. https://github.com/adithya-s-k/AI-...

正确使用AI IDE工具编程,你需要构造一套规范文档和详细需求说明-首席AI分享圈

Para programar corretamente com as ferramentas de IDE de IA, você precisa criar um conjunto de documentos de especificação e declarações de requisitos detalhadas

É como ser uma criança inteligente que não entende as práticas recomendadas de codificação. Você precisa dizer à IA exatamente o que deseja: é um aplicativo da Web? Que funcionalidade é necessária? Qual é a estrutura? E assim por diante. Veja como fazer da IA seu desenvolvedor full-stack: O contexto é fundamental! Você precisa...

Protocolo de contexto de modelo de código aberto da Anthropic: Protocolo de contexto de modelo (MCP) para dar aos assistentes de IA acesso nativo aos dados locais

Hoje, estamos abrindo o Model Context Protocol (MCP), um novo padrão para conectar assistentes de IA a sistemas que armazenam dados, incluindo repositórios de conteúdo, ferramentas de negócios e ambientes de desenvolvimento. O objetivo é ajudar os modelos de ponta a gerar respostas melhores e mais relevantes. Como os assistentes de IA...

Windsurf 与 GitHub Copilot:4 个关键差异及如何选择-首席AI分享圈

Windsurf vs. GitHub Copilot: 4 principais diferenças e como escolher

O que é o Windsurf? O Windsurf é um assistente de codificação com tecnologia de IA que oferece uma série de recursos para simplificar o processo de codificação para os desenvolvedores. Semelhante ao GitHub Copilot, ele usa modelos de aprendizado de máquina para entender o contexto do código e fornecer preenchimento inteligente de código. No entanto, os recursos do Windsurf...

AI工程学院:2.13RAG-Fusion(多RAG融合):增强 型检索增强生成-首席AI分享圈

AI Engineering Academy: 2.13 RAG-Fusion: Recuperação aprimorada Geração aprimorada

Introdução O RAG-Fusion é uma metodologia avançada de recuperação de informações e geração de texto baseada no Retrieval Augmented Generation (RAG). Este projeto implementa o RAG-Fusion para fornecer respostas mais precisas, contextualmente relevantes e abrangentes às consultas dos usuários. https://github.com/adithya-s-k...

AI工程学院:2.15ColBERT RAG(基于 BERT 的上下文后交互模型)-首席AI分享圈

AI Engineering Academy: 2.15 ColBERT RAG (modelo de interação pós-contextual baseado em BERT)

O ColBERT (Contextualised Post-Cultural Interaction based on BERT) é diferente do modelo tradicional de incorporação densa. Aqui está uma breve descrição de como o ColBERT funciona: Incorporação em nível de token: ao contrário de criar diretamente um único vetor para um documento ou consulta inteira, o ColBERT cria vetores de incorporação para cada token. Após...

AI工程学院:2.16GraphRAG(基于图结构的检索增强生成方法)-首席AI分享圈

AI Engineering Academy: 2.16 GraphRAG (Método de geração de aumento de recuperação baseado em estrutura de gráficos)

  Introdução O GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Enhanced Generation) é um método avançado de recuperação e geração. Ele combina as vantagens das estruturas de dados de gráficos e os recursos dos modelos de linguagem grande (LLMs) para superar algumas das limitações dos sistemas RAG tradicionais. https://github.com/adithya-s-k/AI-Engi...

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