从0到1落地一个RAG智能客服系统
目录项目背景技术怎么选?LangChain、Dify、Coze、百炼都试了数据预处理:说明书聊天记录怎么搞Prompt设计那些事:写得好像编程一样重要Agent流程设计&a
EXPLORING THE POTENTIAL OF LARGE LANGUAGE MODELS IN GRAPH GENERATION
本文是LLM系列文章,针对《EXPLORING THE POTENTIAL OF LARGE LANGUAGE MODELS IN GRAPH GENERATION》的翻译。探讨大型语言模型在图生成中的潜力 摘要 1 引言 2 LLM4
Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs
论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来,ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X(有m个单词
【EMNLP2019】Knowledge Aware Conversation Generation with Explainable Reasoning over Augmented Graphs
p4 in 2019129 论文名称:Knowledge Aware Conversation Generation with Explainable Reasoning over Augmented Graphs
探索 Rag-Conversation-Zep:在Zep平台中构建RAG会话应用
引言 在构建现代对话应用中,检索增强生成(RAG)技术正逐渐成为主流。这篇文章将向您介绍如何在Zep平台上利用RAG模版来构建一个高效的对话系统。我们将详细探讨如何使用Ze
short text conversation: retrieval
1. An Information Retrieval Approach to Short Text Conversation.pdf LiHang 2014该论文主要给出了short text conversation(STC)利用检索式
《论文阅读》PAL: Persona-Augmented Emotional Support Conversation Generation
《论文阅读》PAL: Persona-Augmented Emotional Support Conversation Generation 前言 简介 思路出发点 相关知识 coefficient of determination 任务定
【大模型系列——解读RAG】_大模型rag是什么意思
文末有福利! 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
【大模型系列——解读RAG】
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Ag
大模型:多种RAG组合优化(langchain实现)
大模型RAG优化:Adaptive RAG这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。概要我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中&#x
Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (一)
最近看了一个同事的几个视频。他总结的很好。在使用 LangChain 时,根据 LangChain 的官方文档 https:integrations.langchainvectorstores࿰
SAP UI5 walkthrough step1 hello word
这里我用的VS Studio 来进行本地化学习关于SAP UI5是啥,我就不再赘述了,另外还有VS Studio 的安装,请提前做好准备下面我们直接进入正文1.首先在你的本地
UIE:Unified Structure Generation for Universal Information Extraction
论文:https:arxivpdf2203.12277.pdf 作者采用生成式text to structure结构统一了信息抽取的四个任务,并且在13个数据集上采用有监督、低资源和少样本
Rise of Kotlin: The Programming Language for the Next Generation
Rise of Kotlin: The Programming Language for the Next Generation https:hackernoonrise-of-kotlin-the-programming-langu
RAG 检索增强生成 | 基本概念
目录 什么是RAG RAG的来源与定义 Meta 同济大学 & 复旦大学 微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia) 卡内基梅隆大学 克利夫兰州立大学&
RAG综述:《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG)》
来源于《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions》
一、、笔记:A Comprehensive Survey on Cross-modal Retrieval
A Comprehensive Survey on Cross-modal Retrieval1、简述什么是跨模态检索(cross-modal retrieval)?通常不同的数据模式会用来描述相同的主题或者事件,
(四十三):Comprehensive Linguistic-Visual Composition Network for Image Retrieval
(四十三):Comprehensive Linguistic-Visual Composition Network for Image Retrieval 手写笔记 出处: SIGIR 2021: 1369-1378 主要内容:细粒度的局部
【生成式人工智能-三-promote 神奇咒语&RL增强式学习&RAG】
如何激发模型的能力提示词 promotCoTRL 增强式学习Reforcement learning提供更多的资料提供一些范例Incontext- learning任务拆解让模型自己检查错误让模型多次生成答案Tree of Thoughts
大模型调优:提示工程、RAG 与微调对比
前言 在构建大型语言模型(LLM)应用时,选择合适的调优方法确实至关重要。以下三种调优方法的简要概述和比较: 一、提示工程(P
发表评论