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带有GPT-5的抹布：企业体系结构和用例
在NVIDIA B200和H100 GPU，新型号，Ollama支持等基准测试GPT-OSS-1220B模型。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能与GPT-5的抹布 - 企业就绪的体系结构和用例
简介：为什么抹布在GPT-5时代很重要
大型语言模型的出现改变了组织搜索，总结，代码和交流的方式。即使是最先进的模型也有一个限制：它们产生的响应完全依赖于他们的培训数据。如果没有最新的见解或获得独家资源的访问，它们可能会产生不准确的，依靠旧信息或忽略该领域独有的特定细节。
搜索，总结，编码和交流 最新见解 生成不准确的，依靠旧信息或忽略字段独有的特定细节检索仪器（RAG）通过将生成模型与信息检索系统相结合，从而弥合了这一差距。 RAG管道不是依靠假设，而是探索了一个知识库，以找到最相关的文档，将它们纳入提示中，然后制作出植根于这些来源的响应。
检索 - 杰出的一代（抹布） 具有信息检索系统的生成模型GPT-5的预期改进，例如更长的上下文窗口，增强了推理和集成的检索插件，提升了此方法，将抹布从单纯的解决方法转变为企业AI的周到框架。
gpt-5 更长的上下文窗口，增强的推理和集成的检索插件 企业AI在本文中，我们仔细研究了抹布，GPT-5如何增强它，以及创新企业应该考虑投资准备企业使用的RAG解决方案。我们探索各种体系结构模式，深入研究特定行业的用例，讨论信任和合规策略，专注于绩效优化，并检查新兴趋势，例如代理和多峰抹布。具有易于遵循的步骤和有用的常见问题的详细指南使您可以简单地将想法转化为行动。
rag GPT-5增强 体系结构模式 gpt-4 a