抹布关键词检索结果

为什么上下文是AI的新货币:从抹布到上下文工程

Why Context Is the New Currency in AI: From RAG to Context Engineering

上下文而不是计算,是智能系统的真实货币,为什么上下文是AI:从抹布到上下文工程中的新货币,首先出现在数据科学上。

完全初学者的5个有趣的抹布项目

5 Fun RAG Projects for Absolute Beginners

您的第一个抹布项目不一定是基本的。从第一天开始,这是使其令人敬畏的方法。

使用Terraform用于基于抹布的生成AI应用程序

Deploy Amazon Bedrock Knowledge Bases using Terraform for RAG-based generative AI applications

在这篇文章中,我们演示了如何使用Terraform自动化Amazon知识库的部署。

带有GPT-5的抹布:企业体系结构和用例

RAG with GPT-5: Enterprise Architecture & Use Cases

在NVIDIA B200和H100 GPU,新型号,Ollama支持等基准测试GPT-OSS-1220B模型。

Nippon India共同基金如何使用Amazon Bedrock上的高级抹布方法提高AI助手响应的准确性

How Nippon India Mutual Fund improved the accuracy of AI assistant responses using advanced RAG methods on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们研究了Nippon Life India Asset Management Limited采用的解决方案,该解决方案通过重写用户查询,汇总和重新响应来提高响应的准确性(NAIVE)抹布方法。所提出的解决方案使用增强的抹布方法,例如重新骑行来提高整体精度

使用Amazon S3矢量建立企业规模的抹布应用程序和Amazon Sagemaker上的DeepSeek R1

Building enterprise-scale RAG applications with Amazon S3 Vectors and DeepSeek R1 on Amazon SageMaker AI

组织正在采用大型语言模型(LLM),例如DeepSeek R1,以改变业务流程,增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是,独立的LLM具有关键的局限性,例如幻觉,过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强发电(RAG)通过将语义搜索与生成AI相结合,[…]

Hitchhiker的抹布指南:从微小的文件到Openai的API和Langchain

Hitchhiker’s Guide to RAG: From Tiny Files to Tolstoy with OpenAI’s API and LangChain

将简单的RAG管道从简单的笔记缩放到完整的书籍《邮政杂乱的抹布指南:从微小的文件到托尔斯泰》,其中openai的API和Langchain首先出现在数据科学上。

使用Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon OpenSearch Service在生产环境中优化抹布

Optimize RAG in production environments using Amazon SageMaker JumpStart and Amazon OpenSearch Service

在这篇文章中,我们展示了如何使用Amazon OpenSearch服务作为矢量存储来构建有效的RAG应用程序。

Hitchhiker的抹布指南与Chatgpt API和Langchain

Hitchhiker’s Guide to RAG with ChatGPT API and LangChain

使用您的本地文件作为上下文建立一个简单的Python Rag管道,该上下文是Hitchhiker的抹布指南与Chatgpt API和Langchain的抹布,首先出现在数据科学上。

如何使用抹布和自定义数据培训聊天机器人

How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data

通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人,首先出现在数据科学方面。

AIS AI启动Jay知识集线器-A PAAS平台,用于快速创建抹布系统 div>

Just AI запускает Jay Knowledge Hub — PaaS-платформу для быстрого создания RAG-систем

基于Genai AIF的解决方案的开发人员宣布发布Jay知识中心-A云PAAS平台,以快速创建和部署智能的RAG搜索系统。新解决方案提供了来自任何格式的数据,混合语义搜索,对本地基础架构的支持以及与公司系统集成的支持。

代理抹布是Smarter Enterprise AI

Agentic RAG Is The Next Step in Smarter Enterprise AI

想象一下,请您的企业AI比较两种产品,而不是等待笨拙,分步的响应,而是会得到一个感觉像魔术的闪电般快速的,点对点的答案。

为什么您需要抹布作为数据科学家保持相关性

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。

代理抹布应用:公司知识懈怠代理

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。

创建一个用LlamainDex的高级知识发现的代理抹布应用

Create an agentic RAG application for advanced knowledge discovery with LlamaIndex, and Mistral in Amazon Bedrock

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。

检测基于抹布的系统的幻觉

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。

政府资助图抹布

Government Funding Graph RAG

英国研究与创新(UKRI)资金的图形可视化,包括NetworkX,Pyvis和Llamaindex图图检索生成一代(RAG)邮政政府资助图RAG首先出现在数据科学上。

模型自定义,抹布或两者:与亚马逊Nova的案例研究

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。