Why You Need RAG to Stay Relevant as a Data Scientist
检索型发电（RAG）如何降低LLM的成本，最大程度地减少幻觉，并使您在AI时代可就业。
Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
Detect hallucinations for RAG-based systems
这篇文章将为您介绍如何为基于抹布的应用创建基本的幻觉检测系统。我们还根据准确性，精确度，召回和成本来权衡不同方法的利弊。
Model customization, RAG, or both: A case study with Amazon Nova
引入Amazon Nova模型代表了AI领域的重大进步，为大语言模型（LLM）优化提供了新的机会。在这篇文章中，我们演示了如何有效地执行模型自定义和用亚马逊NOVA模型作为基线。我们使用最新的Amazon Nova模型进行了模型定制和抹布之间的全面比较研究，并共享这些有价值的见解。
Evaluate models or RAG systems using Amazon Bedrock Evaluations – Now generally available
今天，我们很高兴地宣布亚马逊基岩评估中这些评估功能的总体可用性，以及使它们完全不合时宜的重大增强功能。在这篇文章中，我们详细探讨了这些新功能，向您展示了如何通过实例来评估抹布系统和模型。我们演示了如何利用比较功能对不同的实现进行基准测试，并就您的AI部署做出数据驱动的决策。
Exploring the Role of Smaller LMs in Augmenting RAG Systems
让我们发现哪些小语言模型（SLM）是什么，如何在抹布系统和应用中使用它们，以及何时将它们用于大型语言。
Evaluating RAG applications with Amazon Bedrock knowledge base evaluation
这篇文章着重于使用亚马逊基础知识库的抹布评估，提供了一个指南来设置该功能，讨论在评估提示和响应时考虑的细微差别，并最终讨论了最佳实践。到这篇文章结束时，您将了解最新的亚马逊基础评估功能如何简化您的AI质量保证方法，从而更加有效，自信地开发RAG应用程序。
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。
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。
