Conhecimento de IA Página 7

Introdução O Self-Query RAG (SQRAG) é uma abordagem avançada de Retrieval Augmented Generation (RAG) que aprimora o processo tradicional de RAG, introduzindo a extração de metadados na fase de ingestão e a análise inteligente de consultas na fase de recuperação. https://github.com/adithya-s-k/AI-Engi...

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...

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...

Introdução O RAPTOR (Recursive Abstract Processing for Tree-Structured Retrieval Enhanced Generation) é um método avançado de geração aprimorada de recuperação (RAG). Ele aprimora o processo RAG tradicional introduzindo técnicas de estruturação e resumo de documentos hierárquicos. https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.acade...

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...

  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...

  INTRODUÇÃO Abordagem baseada em corpos inteligentes para aprimorar a geração aumentada de recuperação. O Multi-Document Agentic RAG (Retrieval Augmented Generation) é um método avançado de recuperação e geração de informações que combina o processamento de vários documentos, sistemas de corpos inteligentes e grandes...

Lançamos um grande número de dicas de mapas de cartas com base no aplicativo Claude. Alguns de vocês podem se perguntar por que não há restrição de formato de saída nas dicas, mas o formato de saída é sempre SVG e estável. Em primeiro lugar, os avisos do mapa de cartas usam a linguagem LISP como "pseudocódigo". O motivo de usar a linguagem LISP é que é possível...

O futuro da otimização da taxa de conversão está aqui - e está sendo impulsionado pela IA. De vídeos personalizados a alcance de e-mail escalável, saiba como maximizar as conversões com a CRO com IA. Se Kieran e eu tivéssemos que investir nossos orçamentos de marketing nos próximos 6 a 12 meses, escolheríamos a conversão por IA...

Resumo Os modelos de linguagem grande (LLMs) despertaram um interesse generalizado em todo o mundo, possibilitando muitos aplicativos de IA que antes eram ilusórios. Os LLMs são controlados por solicitações textuais altamente expressivas e retornam respostas textuais. No entanto, esse texto não estruturado de entrada e saída torna os aplicativos baseados em LLM vulneráveis...

Este eBook, "How to Build a Career in Artificial Intelligence" (Como construir uma carreira em inteligência artificial), escrito por Andrew Ng, fundador da DeepLearning.AI, fornece uma visão geral abrangente de como construir e desenvolver uma carreira em IA, aprendendo a programar, trabalhando em projetos, encontrando empregos e outras etapas. Introdução Este é um guia de desenvolvimento de carreira...