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畅游当今的信息海洋既是一个奇迹,又是一个迷宫。全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验,使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展,...
有一天,我请我最喜欢的大型语言模型(LLM)帮助我向我快 4 岁的孩子解释向量。几秒后,它就催生了一个充满神话生物、魔法和向量的故事。瞧!我为一本新的儿童读物绘...
信息访问:大语言模型无法快速访问其训练集之外的数据。想象一下,你最喜欢的人工智能助手无法为你提供有帮助的答案,但却喋喋不休地告诉你如何获得问题的答案。
检索增强生成(RAG)显着先进了人工智能。它结合了预训练的密集检索和序列到序列模型的功能来生成响应。在此基础上,出现了一种称为RAG-Fusion的新方法,旨在...
搜索增强生成(RAG)过程彻底增强对大语言模型(LLM)的理解、为它们提供上下文并帮助防止幻觉的潜力而受到欢迎。RAG 过程涉及几个步骤,从分块供应文档提取到上...
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成...
本指南(以及文档中的大多数其他指南)使用Jupyter 笔记本,并假设读者也使用 Jupyter 笔记本。Jupyter 笔记本非常适合学习如何使用 LLM 系...
与中型市场公司或初创公司相比,生成式人工智能(GenAI)为企业提供了新的机遇,包括:
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 R...
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中,组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而,传统的数据管理方法对于...
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪,因为检索增强生成需要最少的代码,并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RA...
在 RAG 应用中使用 Neo4j 和 LangChain 构建和检索知识图谱信息的实用指南
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时,总是首先想到的问题之一是:“我不能告诉数据库我需要什么,而不必制作一个复杂(通常是多页)的 SQL 查询吗?
与其他数据库不同,Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出,从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
在不断发展的数据科学和机器学习世界中,有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙...
拥有一个能够回答商业用户简单的语言问题的自主人工智能智能体的承诺是一个有吸引力的提议,但迄今为止仍难以实现。许多人尝试过让 ChatGPT 进行写入,但成效有限...
以下是本文的 2 分钟摘要,其中包含 Gartner 关于在数据目录中查找内容的关键建议:
AI数据目录会在您的数据资产中搜索元数据,然后对其进行处理以实现数据工作流程自动化,并提供智能建议来丰富数据发现、探索、文档记录和治理。
数据沿袭揭示了数据从何而来以及它在生命周期中如何演变。另一方面,数据溯源更侧重于通过对数据和元数据的审计跟踪来验证数据的准确性、质量和可靠性的能力。
本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道,这听起来不是一个很性感的话题,但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前,先听我们说完。
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