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基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
实用的实用蓝图，用于实施生成AI检索的生成一代
在这种变革性的景观中，检索增强的一代（RAG）已成为一种企业用例的验证方法。rag是一种通过与外部知识来源集成来增强大语模型（LLM）的技术。这种方法利用预先训练的LLM之外的其他信息来提高其性能并产生更明智和准确的响应。通过使企业能够利用数据泛滥，并将其引导到可行的情报中，RAG代表了一个良好的解决方案，对于应对数据过度的组织和精确驱动的决策做出的必要性。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
text2tracks：基于及时的音乐推荐的生成曲目检索
抽象音乐推荐系统传统上依靠用户的听力历史来提供个性化的轨道建议。但是，由大语言模型（LLMS）提供动力的对话界面的最新进展使用户能够根据语言提示提供高度特定的建议请求（例如“您能推荐一些老式的摇滚民谣放松吗？” ）。在这种情况下，轨道建议步骤以生成方式（即推荐音乐曲目的标题是通过简单地预测下一个文本令牌来生成的（例如“齐柏林飞艇 - 通往天堂的楼梯”）。此策略是音乐项目的亚最佳选择，因为：1）它依赖于针对单词而不是项目优化的通用文本令牌化，2）它需要一个额外的实体分辨率层才能找到实际的轨道标识符； 3）解码步骤的数量与艺术家名称和歌曲标题的长度线性缩放，速度降低了，慢速降低。在本文中，我们将基于及时的音乐推荐的任务构架为生成的检索任务，并提出了轨道标识符的新颖有效且有效的表示，这些标识符显着超过了常用的策略。我们介绍了Text2Tracks，这是一种生成的检索模型，可直接从用户的音乐推荐提示中学习映射到相关的轨道ID。Through an offline evaluation on three datasets of playlists with language inputs, we find that (1) the strategy to create IDs for music tracks is the most important factor for the effectiveness of Text2Tracks and that we can significantly outperform the artist name and track name strategy, (2) provided with the right choice of track identifiers, Text2Tracks outperforms sparse and dense retrieval for prompt-based track recommendation, and (3) several design decisions成功地应用于生成检索不会推广到音乐推荐域。
变色龙：一种用于检索的语言模型的异质和分解加速器系统
检索授权的语言模型（RALM）将大型语言模型（LLM）与矢量数据库结合在一起，以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量，从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务，我们提出了Chameleon，这是一种杂项加速器系统，将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务，而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器，并将LLM推理分配给GPU，并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比，在各种RALMS上进行了评估，延迟降低2.16倍，吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路，不仅是LLM推断，而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
检索伪BRDF调整的表面反射率...
摘要。在卫星遥感应用中，增强了2级（L2）算法的精度，在很大程度上依赖于对紫外线（UV）（uv）的表面反射的准确估计（visible（vis）光谱。然而，L2算法与表面反射检索之间的相互依赖性构成了挑战，因此需要采取另一种方法。为了解决这个问题，许多卫星属性会产生兰伯特等效的反射性（LER）产品作为先验的表面反射数据。但是，这通常会导致这些数据低估。这项研究是使用半经验的双胎反射分布函数（BRDF）模型得出的背景表面反射（BSR）的适用性的第一个。这项研究将BRDF模型的应用在440 nm处的高光谱卫星数据进行了应用，旨在提供更现实的前段表面反射数据。在这项研究中，使用了地理环境监测光谱仪（GEMS）数据，对GEMS BSR和GEMS LER进行了比较分析显示，相对根平方误差（RRMSE）的精度有3％的相对根平方误差（RRMSE）的精度有所提高。此外，跨不同土地类型的时间序列分析表明，BSR比LER表现出更大的稳定性。为了进一步验证，使用地面真实数据将BSR与其他LER数据库进行了比较，从而产生
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
p-rag：逐步检索增强产生，用于计划体现的日常任务
体现的日常任务是体现的AI社区中的一项流行任务，要求代理商根据自然语言说明和视觉观察做出一系列动作。传统的基于学习的方法面临两个挑战。首先，自然语言指令通常缺乏明确的任务计划。其次，需要进行高度培训才能为模型提供对任务环境的了解。以前基于大语言模型（LLM）的作品要么由于缺乏任务特定知识而遭受性能差，要么依靠地面真理作为少数样本。为了解决上述局限性，我们提出了一种称为渐进检索增强发电（P-rag）的新颖方法，该方法不仅有效地利用了LLMS的强大语言处理能力，而且还逐渐积累了特定于任务的知识而没有地面真相。与传统的抹布方法相比，该方法以单发方式从数据基础中检索相关信息以协助生成，p-rag引入了一种迭代方法来逐步更新数据库。在每次迭代中，p-rag检索最新数据库，并从上一个相互作用中获取历史信息，作为当前交互的经验参考。此外，我们还引入了一个更精细的检索计划，该计划不仅可以检索相似的任务，而且还结合了类似情况的检索，以提供更有价值的参考经验。广泛的实验表明，P-rag在不利用地面真理的情况下取得了竞争成果，甚至可以通过自我读取进一步提高绩效。
使用 B 系数和 CLAHE 算法改进移植烧伤样本医学图像检索中的烧伤诊断
本研究重点关注从移植烧伤标本中进行医学图像检索时烧伤评估这一重大困难，特别是在资源受限的情况下，需要快速而准确的诊断。我们的解决方案将复杂的机器学习技术（即人工神经网络 (ANN)）与图像修复系统中的对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 算法相结合。与查询图像 (𝐾 query = 131 . 17 ) 相比，峰度值 (𝐾 CLAHE = 144 . 83 ) 的统计评估表明，CLAHE 图像中的分布具有更明显的尾部，从而增强了特定的图像特征。此外，CLAHE 图像中偏度的增加 (𝑆 CLAHE = 5 . 92 ) 表明与查询图像 (𝑆 query = 4 . 47 ) 相比，强度水平向更高强度的转变，进一步增强了可辨别的图像特征。通过这种结合，我们可以小心地保留图片边界，增强局部对比度，并最大限度地降低噪音，从而提高烧伤诊断的准确性。统计分析（例如峰度和偏度分析）验证了可见图片方面的改进，为基本纹理属性提供了重要的见解。我们使用 Bhattacharya 系数和独特的 bin 分析提高了图片检索效率，从而显著提高了匹配图像的检索分数。ANN 成功区分了需要移植的照片和不需要移植的照片，为急性烧伤提供了快速准确的诊断。这种综合技术大大提高了烧伤诊断水平，尤其是在紧急情况下，并有望改善医疗程序。我们的研究通过结合自动评估工具、强大的图像处理方法和机器学习，有助于提高困难医疗情况下的患者护理标准。
知识图集成和自我验证，用于全面检索效果
检索型发电（RAG）已从学术研究人员和行业中获得了重要的关注，作为解决大型语言模型（LLMS）知识限制的有前途解决方案。但是，LLM在使用抹布时经常表现出幻觉现象。为了有效地解决各种问题类型的幻觉现象，我们采用了各种选择和策略。具体来说，我们利用Llama3的详细自我验证能力来确定给定的参考是否可以充分回答一个特定的问题，从而避免幻觉现象。随后，通过利用知识图来增强我们的知识基础，我们可以增强上下文理解并减少抹布的幻觉。llm的高级能力进一步使我们能够有效整合和解释知识图的内容，从而确保更加连贯和准确的响应。最后，对这些不同问题类型的有效处理使我们能够根据每个查询的特定要求提供精确且有用的答案。通常，我们的工作全面利用LLM的高级功能来增强我们信息检索系统的鲁棒性和信誉。这种多方面的方法，再加上对参考文献的细致评估，可确保提供高质量的重音，而与问题的复杂性无关。