Evaluate RAG responses with Amazon Bedrock, LlamaIndex and RAGAS
在这篇文章中，我们将探讨如何利用亚马逊基岩，LlamainDex和Ragas来增强您的抹布实现。您将学习实用的技术来评估和优化您的AI系统，从而实现与组织特定需求保持一致的更准确，上下文感知的响应。
6 Common LLM Customization Strategies Briefly Explained
从理论到实践：了解抹布，代理，微调和MORETHE后6个常见的LLM自定义策略简要解释了，首先出现在数据科学方面。
RAG AI and the Future of Work: Empowering Teams with Intelligent Knowledge Augmentation
在当今迅速发展的工作场所景观中，检索功能增强的一代（RAG）AI成为一种变革力量，增强了组织如何管理和利用知识。通过使高级AI功能与智能信息检索协同，RAG AI正在重新定义现代工作环境。本文探讨了抹布技术的细微差别，对生产力的影响及其塑造的潜力[…]
‘Children are holding a mirror up to us’: why are England’s kids refusing to go to school?
对于许多人来说，锁定是一种解脱。有些从未回过头。随着新学年的开始，比以往任何时候都多的孩子担心返回。正在做什么使他们进入教室 - 这总是最好的主意？米莉（Millie）开始努力上学时已经七岁了。她的母亲莎拉（Sarah）说：她的老师最初并不担心：她在学术上管理着良好的工作。但是米莉（Millie）是自闭症，并且患有感官处理障碍，他似乎发现繁忙的教室压倒了。第二年，她开始认真地抵抗。“这将从前一天晚上开始，”儿童护士莎拉说。 “她无法入睡，无法吃晚饭，然后在早晨，她绝对平坦了 - 花了一个小时才能让她起床。我必须打扮她，她会像一个抹布洋娃娃一样。他们一直都在说，‘只要她就可以了，她就可以了。’在
