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向量存储旨在高效处理大量向量，提供根据特定标准添加、查询和检索向量的功能。它可用于支持语义搜索等应用程序，在这些应用程序中，您可以查找与给定查询在语义上相似的文...
在 Langchain 中，文档转换器是一种在将文档提供给其他 Langchain 组件之前对其进行处理的工具。通过清理、处理和转换文档，这些工具可确保 LLM...
Langchain 使用文档加载器从各种来源获取信息并准备处理。这些加载器充当数据连接器，获取信息并将其转换为 Langchain 可以理解的格式。
词向量是 NLP 中的一种表示形式，其中词汇表中的单词或短语被映射到实数向量。它们用于捕获高维空间中单词之间的语义和句法相似性。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。
提高 RAG 推理能力的一个好方法是添加查询理解层 ——在实际查询向量存储之前添加查询转换。以下是四种不同的查询转换：
faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量...
RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）是一种创建新的检索增强...
本篇论文探讨了RAG系统中的检索对系统性能的影响。与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。然而，大多数关于RAG系统的研究主要集中...
论文题目： 《A Method for Parsing and Vectorization of Semi-structured Data used in R...
会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，...
一个500行Python代码构建的AI搜索工具，而且还会开源，试了一下麻雀虽小该有的都有。
GPT-4 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 已成为服务于各个级别的人工智能应用程序的主要工作负载。从一般聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到软件堆栈每一...
KTO全称为Kahneman-Tversky Optimisation，这种对齐方法使在我们的数据上对大型语言模型（LLM）进行对齐变得前所未有地容易和便宜，而...
人类反馈强化学习 (RLHF) 是人工智能领域的一种前沿方法，它利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型。 RLHF的核心是一种机器学习范式，它结合了强化学...
这篇论文主要探讨了构建检索增强生成系统（Retrieval Augmented Generation, RAG）时可能遇到的七个失败点。论文通过三个案例研究来展...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.04151.pdf
指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数...
