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将PDF转换为Markdown文件格式不仅提高了文档的可读性和结构化程度，还提升了处理效率和准确性，适用于多种应用场景。 Markdown与其他文档格式（如Wo...
生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 是人工智能的新革命，为世界带来了不到两年前我们只能梦想的能力。与深度学习等之前的里程碑不同，在当前的人工智能革命中，一...
Neo4j 和 WhyHow.AI 团队探索了图和矢量搜索系统如何协同工作以改进检索增强生成 （RAG） 系统。使用财务报告 RAG 示例，我们探索了图和矢量搜...
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
AI 代理是重塑商业动态的关键技术进步。了解这些代理的运作方式，发现它们的关键优势包括效率、可扩展性和成本效益。我们将探索代理的实例及它们在各领域的应用，为未来...
此 Python 笔记本提供了有关利用 LlamaParse 从 PDF 文档中提取信息并随后将提取的内容存储到 Neo4j 图数据库中的综合指南。本教程在设计...
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说，强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说，选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速...
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？
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