GenAIIC领域信息情报检索---XiaoMi-AI

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2024年11月15日 17:22

从 RAG 到结构：在 GenAIIC 构建真实 RAG 的经验教训 - 第 2 部分

From RAG to fabric: Lessons learned from building real-world RAGs at GenAIIC – Part 2

本博文重点介绍如何在异构数据格式上执行 RAG。我们首先介绍路由器，以及它们如何帮助管理不同的数据源。然后，我们给出如何处理表格数据的提示，最后介绍多模式 RAG，特别关注处理文本和图像数据的解决方案。

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2024年10月24日 18:04

从 RAG 到结构：在 GenAIIC 构建真实 RAG 的经验教训 - 第 1 部分

From RAG to fabric: Lessons learned from building real-world RAGs at GenAIIC – Part 1

在本文中，我们介绍了 RAG 架构背后的核心概念，并讨论了评估 RAG 性能的策略，既通过指标定量评估，又通过分析单个输出定性评估。我们概述了改进文本检索的几个实用技巧，包括使用混合搜索技术、通过数据预处理增强上下文以及重写查询以提高相关性。

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2024年12月11日 17:10

Tealium 如何使用 AWS 生成式 AI 服务与 Ragas 和 Auto-Instruct 一起构建聊天机器人评估平台

How Tealium built a chatbot evaluation platform with Ragas and Auto-Instruct using AWS generative AI services

在本文中，我们通过自动执行以下任务来说明生成式 AI 在 Tealium 与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 团队合作中的重要性：1/ 基于由 Amazon Bedrock 提供支持的 Ragas 存储库评估 RAG 系统的检索器和生成的答案，2/ 使用基于 Auto-Instruct 存储库的自动提示工程技术为每个问答对生成改进的指令。指令是指给予模型以指导生成响应的一般方向或命令。这些指令是使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic 的 Claude 生成的，4/ 为基于人机交互的反馈机制提供 UI，以补充由 Amazon Bedrock 提供支持

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2024年12月11日 16:50