近日,在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维,图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上,蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作,并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
近日,在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维,图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上,蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作,并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
更好的效果,更低的价格,听起来是不是像梦呓?
上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么
在把AI大模型能力接入微信后,发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉,一不留神就胡乱回答,这在严肃的商用场景下是不可接受的。
当前流行的基于嵌入检索的RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术由Meta在2020年首次提出,最初应用于开放领域的抽取式问答。
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术正在彻底革新 AI 应用领域,通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合,大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而,随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署,其评估和优化面临着重大挑战
关于长文本和 RAG 到底如何选择,一直有争论,从基模公司到应用开发者。 今天这篇文章,是来自基模公司月之暗面和中间层 Zilliz 的技术对话,值得一看。
在 RAG 系统开发中,良好的 Reranker 模型处于必不可少的环节,也总是被拿来放到各类评测当中,这是因为以向量搜索为代表的查询,会面临命中率低的问题,因此需要高级的 Reranker 模型来补救,这样就构成了以向量搜索为粗筛,以 Reranker 模型作精排的两阶段排序架构。
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是文档智能解析 • 文档智能解析有哪些方法 • 文档智能解析的开源实现
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景