MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
DOI全称为Digital Object Unique Identifier,即数字对象唯一标识符，通俗一点来讲，DOI就是一篇文献的身份证
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一：所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能（AI）来应对改善参考资料的过程，这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE，它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用，并随后从网上推荐更好的引用。
近期“知网”的热度一直不减，本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了，这不是我一个技术博主该做的。
近年来与传统的检索模型和反馈方法相比，大规模预训练的效果有了显著提高。不过这些结果主要是基于 MS Macro/ TREC[1] 设置，非常特殊，我们对模型为什么好的理解是分散的。
摘要：在大型文本数据集上预训练大型语言模型（LLM）现已成为一种标准模式。在许多下游应用中使用这些 LLM 时，通常会通过基于 RAG 的提示或微调将新知识（如时间关键新闻或私人领域知识）添加到预训练模型中。然而，模型获取此类新知识的最佳方法仍是一个未决问题。在本文中，我们提出了检索增强微调法Retrieval Augmented FineTuning（RAFT），这是一种训练方法，可提高模型在 "开卷 "领域设置中回答问题的能力。在 RAFT 中，给定一个问题和一组检索到的文档，我们训练模型忽略那些无助于回答问题的文档，我们称之为干扰文档。RAFT 通过逐字引用相关文档中有助于回答问题的正确序列来实现这一点。这与 RAFT 的思维链式响应相结合，有助于提高模型的推理能力。在特定领域的 RAG 中，RAFT 持续提高了模型在 PubMed、HotpotQA 和 Gorilla 数据集上的性能，为改进预训练 LLM 的域内 RAG 提供了一个后训练配方。RAFT 的代码和演示已开源。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地，目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库，当遇到问题请求的时候，依据问题检索出向量数据库相关的文章片段，通过Prompt引导大模型给出答案。然而，该方法对于纯文本文档QA效果较好，当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
本文整理自IVAN ILIN发布于Towards AI的博客[1]。感谢作者的精彩讲解。
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？RAG又涉及了哪些具体的技术呢？
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库，里面包含各类教程、问答、案例等，知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题，本质是进行文本语义的相似计算，也就是语义匹配，我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务，例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）通过海量数据进行训练，利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上，RAG通过扩展其能力，使其能够访问特定领域或企业的内部知识库，而无需重新训练模型。这种方法经济高效，能够有效改进LLM输出，在不同情境下保持相关性、准确性和实用性。
在整合大语言模型到应用程序时，需要添加新信息，比如专业知识或私有数据。为了有效地让模型掌握这些新知识，本文作者提出了一种名为「检索增强微调（RAFT）」 的方法。这是一种简单而强大的微调方法，只需简单的微调，就可大幅提升模型在“开卷”特定领域下的问答性能。
近日，Typora 由 beta 版升级到 1.0 开启收费模式，人民币 89 元 3 台设备，一次性付费非订阅，历史版本供下载使用。决定付费前，想试图寻找有没有功能类似的开源软件，于是，发现了这款号称”为 21 世纪而生的 Markdown 编辑器（Zettlr: A Markdown Editor for the 21st Century）“。
你有没有在工作中遇到同事屎一般的bug，或者同事包装的方法你调用了，测试的时候没有问题但是上生产就有bug？
检索增强生成（RAG）应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中，擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库，该数据库旨在存储数据，以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
摘要主要介绍了大型语言模型（LLMs）在实际应用中面临的挑战，比如幻觉、知识更新缓慢和答案缺乏透明度等问题，并提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）作为一种解决方案。RAG通过从外部知识库检索相关信息来辅助大型语言模型回答问题，已经被证明能显著提高回答的准确性，减少模型产生的幻觉，尤其是在知识密集型任务中。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧，将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是，当你可以编写这样的代码时，很难用其他方式反驳：
虽然以SentenceBERT为代表的语义向量检索展现出了超越传统的以BM25为代表的稀疏向量检索的性能，但是还没有人研究过索引量和向量维数对稠密向量检索性能的影响。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
想要回答这两个问题，就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG，也就是检索增强生成（Retrieval-augmented generation) ，可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。
该指南分享了获取更好结果的策略和战术，适用于像GPT-4这样的大型语言模型（有时也称为GPT模型）。这里描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励进行试验，找到最适合您的方法。
如果你是一个CS游戏的玩家，你可能知道，如果你的队伍里只有狙击枪，你是很难赢得比赛的。虽然狙击枪射程远，威力强，还能瞄准，但它也有很多缺点：射速慢，价格昂贵，在一些近战场景还不如一把手枪，甚至匕首。你需要根据不同的地图，敌人，战术等因素，选择合适的武器，才能发挥最大的效果。
机器之心专栏 作者：清华大学 胡旭明 本文介绍一个刚刚发表在 NAACL 上的中文的事实核查数据集 CHEF（受 HotpotQA 启发，是不是可以搞一个吃饭数据集宇宙 XD），论文作者来自清华，剑桥和 UIC 的 Philip Yu 组。据我们所知，这是第一个基于证据的中文事实核查数据集。欢迎大家使用 CHEF！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.11863.pdf 数据集CHEF Dataset链接：https://github.com/THU-BPM/CHEF 1. 介
大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。
2、现况：搜索商品A的SPUCodeText编码：OWBB050，slop设置为49-54无法查询出该商品；slop设置为55及其以上的值，才可以查询出商品A；
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
正如大多数矢量搜索供应商所宣传的那样，语义搜索系统的基本设计有两个简单的（这很讽刺） 步骤：
自己也写过一篇关于NLP研究领域的个人粗浅的理解与入门学习建议----吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议，今日偶然发现了微软亚研大佬的这篇文章，不仅介绍了NLP相关的各个研究领域以及入门实践的路径，还简单的解读了如何完成一篇学术论文，特此转载希望对各位有帮助。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
为了更好的学习好前端，我接下来会整理前端从html、css、js的经典面试题，这个是由我们艾编程清心老师和arry老师精心整理出来的重点面试题，大家可以留意下，学会了，对于你接下来找工作以及查漏补缺学习非常有帮助！
上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡，
PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡，而且带个黑框的眼镜，这样寥寥的几个
算法与程序设计在文档管理系统中具有许多优势，这些优势使得系统更高效、安全、智能，并提供更好的用户体验，使得用户可以更方便地管理和利用文档资源。
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在做肿瘤研究的时候，我们现在都知道可以提前查一下基因的表达和临床特征有没有相关性 ，这样对我们的下一步实验也是一个预测的方向。经典的我们可以使用TCGA的数据来进行分析，我们之前介绍的GEPIA就可以来进行分析。但是对于测序的结果而言，其检测的结果不管是基于人种或者其他的原因，可能和我们的实验结果有可能存在偏差。这个时候其实多分析几个结果，多看个数据集的结果会更好一些。常用的数据库就是GEO了，但是使用GEO还要一个一个数据集找，这样又很浪费时间。所以有没有简单的方法呢？今天就给大家介绍一个汇总了多个癌种，多个数据集的综合性分析基因表达和临床相关性的数据库：oncomine(https://www.oncomine.org/)。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：NLP日志 提纲 1 简介 2 模型架构 3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation的文章，对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍，进而清晰
位数较多的数字，如1236789234，不影响程序运行，如果是1、2、33这样位数少的会导致运算失败。可添加简单文字使之变成文本。
随着长安链chainmaker开源社区影响力提升，吸引了越来越多的开发者加入，社区开发者的技术交流与协作也越来越密切。如何更好地加入到chainmaker社区协作中？你可以先从社区提问开始！
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件，简称 倒排文件(inverted file)。
很多文档已经被转化成扫描版的PDF，之前我们认为PDF类型是最终的文档格式，现在看来，我们想听听建议（比如：xml是不是更好呢？）
我们在上一篇文章《Elasticsearch案例：百行代码实现腾讯ES帮助文档的RAG》中给大家介绍了如何通过一个完整的搜索解决方案来快速实现 RAG ，其重点落在效率上 —— 完整而便捷的解决方案套件，使我们整个RAG的构建和上线过程事半功倍。而本文，我们则将重点落在搜索效果上，如何适配各种情况（不同的用户搜索习惯以及可能的缺陷数据），并达到最优效果。
本文用简明的样例，介绍如何使用Markdown和自动化工具帮你处理数学公式、参考文献引用、图片交叉索引等学术论文写作中常见的棘手问题。快来试试吧。
开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
在日常工作中，尤其是程序员时时刻刻都会与英文打交道，虽然我们尽可能的在互联网和中文书籍中寻找我们需要的信息，但是，有时候总是不尽人意。对待翻译过来的文档或者书本可能有些定义依然无法明确理解，回到它原有的场景中才能明白究竟是什么意思？阅读英文文档应该是我们的基本技能。
虽然Nature、NEJM、Science依然霸榜前三，但第四名的宝座则被CVPR夺取，柳叶刀只能屈居第五。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
你写了一个小程序，不过好久不用了，突然有一天，你想使用一下它。程序要想正确运行，需要将今天星期几存到数据库里。这个时候，你开始犯难了。
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