索引关键词检索结果

使用 Amazon Aurora 和 Amazon Kendra 开发基于 RAG 的应用程序

Develop a RAG-based application using Amazon Aurora with Amazon Kendra

RAG 从预先存在的知识库(您的数据)中检索数据,将其与 LLM 的知识相结合,并生成更像人类语言的响应。但是,为了让生成式 AI 理解您的数据,需要进行一定程度的数据准备,这涉及很大的学习曲线。在这篇文章中,我们将引导您了解如何将现有的 Aurora 数据转换为索引,而无需为 Amazon Kendra 进行数据准备以执行数据搜索并实施 RAG,将您的数据与 LLM 知识相结合以产生准确的响应。

Liner 创始人兼首席执行官 Luke Kim – 访谈系列

Luke Kim, Founder and CEO of Liner – Interview Series

Luke Kim 是 Liner 的创始人兼首席执行官,Liner 是一款先进的人工智能研究工具,旨在简化和增强研究流程,帮助用户以 5.5 倍的速度完成任务。作为人工智能搜索引擎,Liner 提供经过筛选的搜索结果以获取精确信息,并自动生成各种格式的引文,使其成为一项宝贵的资源 […]Luke Kim,Liner 创始人兼首席执行官 - 访谈系列文章首次出现在 Unite.AI 上。

谷歌在美国联邦地方法院竞争法案件中败诉 - 一般搜索服务市场和搜索文本广告市场

米国連邦地裁におけるGoogleの競争法敗訴判決~一般検索サービス市場と検索テキスト広告市場

■摘要 据《日经早报》2024 年 12 月 1 日报道,美国司法部已向联邦地区法院提交了将 Google 与 Chrome 分开的提案。这是为了回应联邦地区法院同年 8 月的一项裁决,该裁决发现一般搜索服务市场和一般搜索文本广告市场存在反垄断行为。本文解释并审查了构成美国司法部请求基础的判决。 联邦地方法院的一项裁决称,通用搜索服务谷歌搜索与苹果、运营商、设备制造商和浏览器提供商达成协议,让谷歌搜索成为其产品的默认搜索,以换取利润分成。该协议消除了通用搜索服务提供商的竞争,使谷歌获得了垄断市场份额,不公平地维持了其垄断地位。此外,在一般搜索文本广告市场,谷歌通过默认的谷歌搜索占据了45%的市

NDAA 2025 中的军事司法条款

Military Justice provisions from the NDAA 2025

看来《统一军事司法法典》的以下变化即将成为法律。第509条。在符合军队最佳利益的情况下修改独立军官的权力。第531条。合并军事部门的军事司法报告要求。第532条。军事委员会审查法院法官的任期。第533条。为《统一军事司法法典》的目的协助敌人定义。第534条。与可采纳证据充分性有关的预转介要求。第535条。上诉辩护律师的详述。第536条。扩大对家庭暴力受害者的指挥通知。第537条。远程出席调查委员会。第538条。延长国防咨询委员会在武装部队性侵犯调查、起诉和辩护方面的任期。 539. 补偿《统一军事司法法典》所指犯罪的受害者的费用和财产损失。第540条。取消以婚姻作为第120b条犯罪的辩护理由。

促进在人工智能驱动的世界中的作用:保持相关性

The Role Of Facilitation In An AI-Driven World: Staying Relevant

在人工智能驱动的世界中,引导仍然至关重要。让我们来探索引导者如何适应并坚持他们的核心技能——比如管理情绪暗流和驾驭权力动态。查看它以了解如何在这个不断变化的环境中增强您的影响力!这篇文章首次发表于 eLearning Industry。

使用 Amazon Q Business 插件自动执行跨企业应用程序的操作

Automate actions across enterprise applications using Amazon Q Business plugins

Amazon Q Business 是一款生成式 AI 助手,可通过解决问题、生成内容和提供跨企业数据源的见解来提高员工的工作效率。除了搜索索引的第三方服务外,员工还需要访问动态、近乎实时的数据,例如股票价格、休假余额和位置跟踪,这可以通过 Amazon Q Business 插件实现。 […]

“关闭”开源并不总是等于“不忠诚”

«Закрытие» открытого кода не всегда равно «вероломству»

搜索引擎开发商 Elastic 与云服务运营商 Amazon Web Services 之间的冲突历史就证明了这一点。

理论物理学家想知道奇点是什么

Theoretical physicist wants to know what’s at a singularity

在她的职业生涯中,Susan Scott 一直在探索引力如何与宇宙相关以及如何塑造宇宙这一基本问题。更重要的是,我们如何用数学来表达和讨论这种力量。今天,这位澳大利亚国立大学杰出教授被授予澳大利亚数学学会的乔治·塞克雷斯奖章,以表彰这些 […]

推出 Amazon Kendra GenAI Index – 增强的语义搜索和检索功能

Introducing Amazon Kendra GenAI Index – Enhanced semantic search and retrieval capabilities

亚马逊推出了 Amazon Kendra GenAI Index,这是一款旨在增强企业 AI 应用程序的语义搜索和检索功能的新产品。该索引针对检索增强生成 (RAG) 和智能搜索进行了优化,使企业能够构建更有效的数字助理和搜索体验。

五败俱伤

Five Down No Glory

对于 AoJ 来说 OT 但 2016 年 (版) 海军学院出版社出版的书'Five Down No Glory' 是一本写得非常好且有趣的关于'Frank G. Tinker, Mercenary Ace in the Spanish Civil War' 的书,作者是 Richard K. Smith 和 R.Cargill Hall。Tinker,1909- 1939,前美国海军和美国陆军军官,为西班牙共和事业驾驶过 Polikarpov I-15 和 I-16,因此也许这里与利益的微弱联系是对这两种机器的了解,这两种机器也曾被俄罗斯和中国飞行员在中国驾驶对抗日本人。Tinker fly

动态分面搜索:从大海捞针到亮点

Dynamic faceted search: from haystack to highlight

在数字时代,学术文章的数量呈指数级增长。例如,在开放研究知识图谱的问答功能 ASK 中,已有超过 8000 万篇研究文章被编入索引。从大量学术数据中寻找最相关的信息对研究人员、学生和学者来说可能是一项艰巨的任务。为了解决这个问题 […]

书评 - Mike Yeo 的《绝望的日落》

Book Review - Desperate Sunset by Mike Yeo

《绝望的落日》是一本厚重的 352 页精装书,作者是 Mike Yeo,2019 年由 Osprey 出版,副标题为“1944-45 年日本对盟军舰艇的神风特攻队”。它全面、深入、图文并茂地记录了日本对盟军舰艇的自杀式袭击,内容结构如下:-第 1 章简介第 2 章战术和飞机第 3 章菲律宾第 4 章其他战场第 5 章冲绳参考书目索引文中附有照片,其中一些是彩色的,经过精心挑选,清晰且大多数大小合理,还附有彩色地图、示意图和飞机轮廓。其中一些照片是众所周知的,但更多的照片并不为人所知,还有一些非常罕见,展示了飞机袭击及其往往可怕的后果。有一张特别精美的大照片,横跨两页,展示了地勤人员在 B6N2

700多名搜寻队和爱国协会积极分子参加了全俄行动“记忆守望2024”莫斯科地区搜寻季闭幕式

Более 700 активистов поисковых отрядов и патриотических объединений приняли участие в церемонии закрытия поискового сезона Московской области Всероссийской акции «Вахта памяти 2024»

在颁奖典礼上,搜索引擎获得了俄罗斯联邦国防部颁发的部门奖、莫斯科地区政府颁发的感谢奖和搜索设备证书。

AI 的步伐:未来创新的下一阶段

The Pace of AI: The Next Phase in the Future of Innovation

自 ChatGPT 出现以来,世界进入了 AI 繁荣周期。但是,大多数人没有意识到的是,AI 并不是新鲜事物——它已经存在了很长一段时间。即使在谷歌广泛使用的搜索引擎的早期,自动化也是结果的核心。现在,世界是 […]The post The Pace of AI: The Next Phase in the Future of Innovation appeared first on Unite.AI.

[植物学 • 2024] 蟠螟 (菊科:向日葵科) • 一种有翅的扁萼巴西新发现的蟠蝽属植物

[Botany • 2024] Wedelia figueiredoana (Asteraceae: Heliantheae) • A winged cypselae New Species of Wedelia for Brazil

Wedelia figueiredoana V.R.Bueno,发表于 Bueno, Rodrigues, Sousa, Souza, Marzinek et Marques, 2024。DOI:doi.org/10.3897/phytokeys.249.135699摘要我们描述了来自巴西塞阿拉州的一个新物种:Wedelia figueiredoana。它在形态上与 W. bonplandiana 相关,但叶片宽度为 0.25–1.05 厘米(vs. 1.5–2.6 厘米),叶片呈线性至窄长圆形(vs. 椭圆形至匙形),3 列总苞(vs. 2 列),齐苞片长 3.9–4 毫米(vs. 6–

图像搜索算法如何影响对气候变化的看法

How image search algorithms shape views on climate change

研究表明,图像搜索引擎强化了人们对气候的先入之见。更好的图像搜索是激发气候行动的关键。

你好,FakeBat:热门加载器在停用数月后回归

Hello again, FakeBat: popular loader returns after months-long hiatus

网络浏览器,尤其是搜索引擎,仍然是向用户传播恶意软件的热门入口点。虽然...

GraphRAG 实际应用:从商业合同到动态问答代理

GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent

基于问题的提取方法在这篇博文中,我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG(检索增强生成)不同,它强调数据提取的效率,而不是不加区分地分解和矢量化整个文档,这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中,每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索,这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而,这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息,以用于特定用例,即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱,该图谱组织关键实体和关系,从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。