检索增强生成
-
超越RAG:SEARCH-R1将搜索引擎直接融入推理模型
在人工智能(AI)领域,大型语言模型(LLM)的推理能力取得了显著进步。然而,这些模型在结合推理能力正确引用和使用外部数据——即它们未接受训练的信息——方面仍存在较大不足。这一问题…
-
Cohere推出高效多语言Command A模型,瞄准全球企业市场
加拿大AI初创公司Cohere近期发布了其最新款面向企业应用的生成式AI模型——Command A。这款模型以其卓越的多语言能力、高效能以及仅需两台GPU即可运行的特性,迅速吸引了…
-
Amazon Nova 基础模型:重新定义生成式 AI 的价格和性能
生成式人工智能通过实现独特的内容创建、自动化任务和引领创新来改变行业。在过去十年中,人工智能 (AI)取得了显著进步。OpenAI的GPT-4 和 Google 的 Bard 等技…
-
超越 RAG:缓存增强生成如何降低较小工作负载的延迟和复杂性
检索增强生成 (RAG) 已成为定制大型语言模型 (LLM) 以处理定制信息的实际方法。然而,RAG 需要前期技术成本,而且速度可能很慢。现在,得益于长上下文 LLM 的进步,企业…
-
LlamaIndex 超越了 RAG,因此代理可以做出复杂的决策
流行的 AI 编排框架LlamaIndex引入了代理文档工作流 (ADW),这是一种新架构,该公司表示,它超越了检索增强生成 (RAG) 流程并提高了代理的工作效率。 随着编排框…
-
谷歌绘制人工智能代理的未来:给企业的五大教训
谷歌新发布的一份名为《代理》的白皮书设想了未来人工智能将在商业领域扮演更积极、更独立的角色。这份长达 42 页的文件于 9 月悄然发布,目前已在 X.com(原 Twitter)和…
-
使用 MoME 减少 AI 幻觉:记忆专家如何提高 LLM 准确性
人工智能 (AI)正在改变行业并重塑我们的日常生活。但即使是最智能的 AI 系统也会犯错。一个大问题是AI 幻觉,即系统产生虚假或编造的信息。这是医疗保健、法律和金融领域的一个严重…
-
Perplexity 与Carbon 的集成将使企业更容易将其数据连接到 AI 搜索
2024 年是Perplexity辉煌的一年。这家由前 DeepMind 和 OpenAI 研究员 Aravind Srinivas 创立的人工智能搜索初创公司筹集了数亿美元——据…
-
Linkup 将法学硕士与优质内容源连接起来
如果您使用过ChatGPT Search或Perplexity,您就会知道,能够搜索网络并查看内联引用可以大大改善这些 AI 聊天机器人。当涉及及时信息时,结果会更好,并且网络搜索…
-
开始使用 AI 代理(第 1 部分):捕获流程、角色和连接
现代的 AI 代理至少包含一个能够调用某些工具的大型语言模型(LLM)。有了合适的编码工具集,它就可以开始生成代码,能够在容器中运行代码,观察结果,修改代码,从而更有可能生成有用的…