【导读】随着时间推移，RAG技术已经迅速成为在实际应用中部署大型语言模型（LLMs）的首选方式。本文旨在介绍混合检索和重排序技术的基本原理，解释其对提升RAG系统文档召回效果的作用，并讨论构建生产级RAG应用的复杂性。通过对实验数据评估和测试结果的分析，本文还突出了混合检索+重排序在不同场景下的显著优势。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等，欢迎大家点击订阅年卡。作者| 何文斯 张路宇责编|
检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用本文将介绍如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用。通过该案例，可以初步了解LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。环境准备安装LlamaIndex安装LlamaIndex相关包：pipinstallllama-indexpipinstallllama-index-embeddings-huggingfacepipinstallllama-index-llms-huggingfacellama-index是核心包；llama-index-e
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。为了处理这一挑战的一种可用技术是检索增强生成(retrieve-augmentedGeneration,RAG)。它涉及通过在响应生成之前引用其训练数据源之外的权威知识库来增强响应的过程。RAG应用程序包括一个检索系统，用于从语料库中获取相关文档片段，以及一个LLM，用于使用检索到的片段作为上
和你一起终身学习，这里是程序员Android经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:一.初步认知二.CAMX整体架构三.CAMXCHI-CDK基本组件四.组件之间的关系五.基础组件与上层交互六.日志TAG：七.其他网上关于高通CameraHAL3的介绍文档不多，之前做高通CameraHAL3的一些总结、整理，杂乱了一点，将就着看吧。一.初步认知高通CameraHAL3的架构很庞大，代码量也很巨大。先对CAMX、Chi-CDK的关键术语、目录等有个初步认知1.1CAMXCHI-CDK体系里面几个关键的概念:(1).Usecase：顾名思义“使用案例”，也就是一个功能需求，比如说ZSL功能
撰稿| 言征出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）谷歌最近发布的Gemini1.5具有1M的上下文长度窗口，引发了一场关于“RAG（检索增强生成）是否仍然重要”的新辩论。众所周知，LLM面临的最大问题之一就是幻觉。为了应对这一挑战，市面上有两种解决方案，一种涉及增加上下文窗口，另一种就是使用RAG。最近，一些开发人员一直在试验Gemini1.5。沃顿商学院教授EthanMollick在X上写道：“我上传了《了不起的盖茨比》，其中有两处改动（提到了一部‘盒子里的iPhone’和一架‘激光割草机’）。Gemini发现了这两处问题（又找到了一件东西）。Claude也做到了，但产生了幻觉
关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。在基于大模型的RAG应用中，可能会出现不同类型的问题，通过知识图谱的辅助可以在不同阶段增强RAG的效果，并具体说明在每个阶段如何改进答案和查询。知识图谱更类似于结构化数据存储，而不是仅仅是一个用于各种目的的结构化数据的一般存储，可以利用它在RAG系统中战略性地注入人类推理。1.RAG简介对于复杂的RAG和多跳数据检索的一般场景，如下图所示,关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读R
要说最近最郁闷的公司，谷歌肯定算得上一个：自家的 Gemini1.5 刚刚发布，就被OpenAI的Sora抢尽了风头，堪称AI界的「汪峰」。具体来说，谷歌这次推出的是用于早期测试的Gemini1.5的第一个版本——Gemini1.5Pro。它是一种中型多模态模型（涉及文本、视频、音频），性能水平与谷歌迄今为止最大的模型1.0Ultra类似，并引入了长上下文理解方面的突破性实验特征。它能够稳定处理高达100万token（相当于1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或70万个单词），极限为1000万token（相当于《指环王》三部曲），创下了最长上下文窗口的纪录。此外，它还能仅靠一本500页
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀Arc浏览器+Perplexity搜索引擎：新生代AI产品开启纵横捭阖https://arc.netArc浏览器是由TheBrowserCompany开发的一款「充满想象力和革命性」的新产品，以其全新的标签管理模式、丝滑的交互、超高的颜值等等功能备受追捧。2023年7月正式推出Mac版本，2023年12月Windows版本开启邀测(之前申请过的伙伴可以查下邮箱📬其实，Arc浏览器一直在探索与AI的结合。2023年10月，Arc浏览器曾推出其AI版本ArcMax，很多AI功能的演示让人眼前一亮：比如自动总结搜索结果中的某个链接
背景人人在谈AI，可是AI落地在哪？AI到底可以给我们带来什么？随着流量红利模式的衰退、AI犹如一针强心剂一样打给了整个IT领域。AI作图-漂亮、惊艳、快；AI视频-人人可以成为短视频专家；AI辅助编程-1人顶7人，快、准、狠；然后呢？好像从2023年9月开始没有然后了，然后是OPENAI的GPT4TurboVision（识图）、然后是OPENAIGPT4出了GPTS、然后今年有了Sora。我们放眼业界甚至是招聘市场，落地的有哪些著名场景？给我们带来了什么“普惠”？这个问题我们从2023年9月份开始频繁出现在了业界，我们也一直在问AI到底可以带给我们什么？带给企业什么？以2023年为分水岭，大
作者：来自Elastic SteveDodson有多种策略可以将特定领域的知识添加到大型语言模型(LLM)中，并且作为积极研究领域的一部分，正在研究更多方法。对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而，使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。如果领域语言与LLM训练数据相似，则通过检索增强生成(RAG)使用外部信息检索系统向LLM提供上下文信息可以改善事实响应。最终，微调和RAG的组合可能会提供最佳结果。该博客试图描述一些存储和检索LLMs知识的基本过程。后续博客将更详细地描述不同的RAG策略。Pre-training（预训练）Fine-tuning（微
