Automate Video Chaptering with LLMs and TF-IDF
将原始记录转换为结构良好的文档照片由 Jakob Owens 在 Unsplash 上拍摄视频章节划分是将视频分割成不同章节的任务。除了像 YouTube 章节那样用作导航辅助之外，它还是一系列下游应用的核心，从信息检索（例如 RAG 语义分块）到引用或摘要。在最近的一个项目中，我需要自动执行此任务，但对可用的选项有限感到惊讶，尤其是在开源领域。虽然一些专业工具或付费 API 提供了此类服务，但我找不到任何提供足够强大和准确解决方案的库或教程。如果您知道任何内容，请在评论中分享！如果您想知道为什么不简单地将记录复制并粘贴到大型语言模型 (LLM) 中并要求提供章节标题，那么由于两个原因，这样做
Improving RAG Answer Quality Through Complex Reasoning
展示使用 DSPy 和 Indexify 构建多跳检索系统的过程TLDR；在本文中，我们将探索多跳检索以及如何利用它来构建需要复杂推理的 RAG 系统我们将通过使用 Indexify、OpenAI 和 DSPy 在医疗保健领域构建问答聊天机器人来了解该技术。多跳思路链 RAG 如何有效回答复杂问题。简介检索增强生成 (RAG) 系统已成为构建 LLM 驱动应用程序的强大方法。RAG 系统的运行方式是首先使用检索模型从外部知识源检索信息，然后使用此信息提示 LLM 生成响应。但是，基本 RAG 系统（也称为朴素 RAG）在处理需要对多条信息进行推理的复杂查询时可能会面临挑战。这就是多跳检索发挥作
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
Volkswagen har integrerat ChatGPT AI-teknik i sina senaste bil-modeller
大众汽车最近将 ChatGPT 技术集成到其多款车型中，标志着该汽车公司在语音助手和信息检索技术方面取得了重大发展。这种集成允许用户以更自然的方式与汽车互动，通过使用现有的语音助手 IDA 来询问各种主题的问题，从旅游景点到 [...]大众汽车在其最新车型中集成 ChatGPT AI 技术后首次出现关于人工智能新闻。
How to Implement Agentic RAG Using LangChain: Part 1
了解如何使用实时信息检索和智能代理增强 LLM。
Synthetic Query Generation using Large Language Models for Virtual Assistants
这篇论文被 SIGIR 2024 的行业轨道所接受。虚拟助手 (VA) 是重要的信息检索平台，可帮助用户通过口头命令完成各种任务。语音识别系统 (语音转文本) 使用仅对文本进行训练的查询先验来区分语音上令人困惑的替代方案。因此，生成类似于现有 VA 用法的合成查询可以极大地提高 VA 的能力 - 尤其是对于配对音频/文本数据中尚未出现的用例。在本文中，我们提供了初步探索……
Requesting Military Records Including DD Form-214
美国武装部队为每位退伍军人和现役军人保留一份官方军事人员档案 (OMPF)。如果您是退伍军人或陆军、海军、海军陆战队或空军的成员，并且正在担任现役、预备役或警卫，或者如果您已经退休，您可以使用国防人员记录信息检索系统页面milConnect 网站请求
Requesting Military Records Including DD Form-214
美国武装部队为每个退伍军人和服务成员保留一个正式的军事人员档案或OMPF。如果您是退伍军人或陆军，海军，海军陆战队或空军的成员，并且正在担任现役，预备役或警卫，或者如果您退休，则可以使用国防人员记录信息检索系统页面上的网站上请求
