How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
以及何时使用on the of the of the toper of to in to in to rag＆chilltuning的llm首先出现在数据科学方面。
LettuceDetect: A Hallucination Detection Framework for RAG Applications
如何利用Modernbert的扩展上下文窗口来构建一个令牌级别的分类器来检测幻觉的letTuceStect：针对破布应用程序的幻觉检测框架首先出现在数据科学上。
How Emerging Generative AI Models Like DeepSeek Are Shaping the Global Business Landscape
即使在人工智能（AI）等快速发展的部门中，DeepSeek的出现也引发了冲击波，迫使商业领导者重新评估其AI策略。 DeepSeek的到来加强了在董事会和政府机构中的讨论，对技术的轨迹和含义提出了挑战。但是，有一件事变得越来越清楚：[…]等高级模型（如帖子）如何在unite.ai上首先出现了诸如DeepSeek（例如DeepSeek）的新兴生成AI模型。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
Overcome Failing Document Ingestion & RAG Strategies with Agentic Knowledge Distillation
引入金字塔搜索方法邮政克服了未能通过代理知识蒸馏的文档摄入和抹布策略，首先出现在数据科学上。
Enhancing RAG: Beyond Vanilla Approaches
检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。 Vanilla […]帖子增强抹布的挑战：超越香草方法首先出现在数据科学方面。
Keeping LLMs Relevant: Comparing RAG and CAG for AI Efficiency and Accuracy
假设AI助手未能回答有关时事或在关键情况下提供过时的信息的问题。这种情况虽然越来越罕见，但反映了保持大型语言模型（LLM）更新的重要性。这些AI系统，从客户服务聊天机器人到高级研究工具的所有功能都与数据[…]保持LLMS相关的数据一样有效：比较rag和cag以在unite.ai上首先出现AI效率和准确性。
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Revolutionizing drug data analysis using Amazon Bedrock multimodal RAG capabilities
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基岩的多模式抹布的能力如何通过有效处理包含文本，图像，图形和表格的复杂医疗文档来彻底改变药物数据分析。
Connecting the Dots for Better Movie Recommendations
连接点以获取更好的电影建议：腐烂的西红柿电影评论的轻量级图形抹布连接点以获取更好的电影建议的帖子首先出现在数据科学上。
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
Use custom metrics to evaluate your generative AI application with Amazon Bedrock
现在使用亚马逊基岩，您可以为模型和抹布评估开发自定义评估指标。此功能扩展了LLM-AS-A-A-a-Gudge框架，该框架推动了亚马逊基岩评估。在这篇文章中，我们演示了如何在亚马逊基岩评估中使用自定义指标，以根据您的特定业务需求和评估标准来衡量和改善生成AI应用程序的性能。
