XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRAG
使用 RAG 构建智能 AI 聊天机器人的企业指南
配备 RAG 的 AI 聊天机器人可让您从数据中获得更多见解。它们可以高效地执行总结、信息检索、语义搜索、多语言翻译、分类、情绪分析、推荐、教育、客户支持等任务。为了进一步增强全球范围内的聊天机器人服务，请考虑添加语音和翻译 AI，以便以用户的自然语言更快地进行免提通信。
金融服务纯存储Genai Rag平台
nvidia nim旨在弥合复杂的人工智能开发世界与企业环境的运营需求之间的差距，使10-100倍更多的企业应用程序开发人员为公司的AI转型做出了贡献。
使LLM适用于企业第3部分：gpt for rag
model.activations_checkpoint_granularity selective \ model.activations_checkpoint_num_layers=null \ model.activations_checkpoint_method=uniform \ model.optim.name=fused_adam \ model.optim.lr=1e-4 \ model.answer_only_loss=True \ model.data.train_ds.file_names = $ {train_ds} \ model.data.validation_ds.file_names = $ {有效_DS} \ date.data.data.data.test_ds.file_names model.data.train_ds.concat_sampling_probabilities=${CONCAT_SAMPLING_PROB S} \ model.data.train_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.validation_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.train_ds.micro_batch_size=1 \ model.data.data.train_ds.global_batch_size = 128 \ model.data.validation_ds.micro_batch_size = 1 \ date.data.validation_data.validation_data.global_batch_size = 128 model.data.validation_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.test_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.validation_metric.name = loss = lose \ model.data.data.data.data.test_ds.tes.test_metric.name = loss exp_manager.checkpoint_callback_params.mode = min \ exp_manager.explitic_log_dir = $ {output_dir} \ exp_manager.resume.resume.resume_exists = true \ exp_manager.resmanager.resume_no_no_no_no_checkpoint = true_no_checkpoint = true \ exp_managpoint \ exp_managecpoint = exp_manager.checkpoint_callback_params.monitor=validation_loss \ ++exp_manager.checkpoint_callback_params.save_best_model=False \ exp_manager.checkpoint_callback_params.save_nemo_on_train_end=True \ model.save_nemo_on_validation_end=False
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。
在供应链管理中释放生成AI和抹布代理的力量：未来派观点
摘要供应链管理（SCM）在当今复杂的商业环境中起着至关重要的作用，人工智能（AI）的进步有可能改变SCM实践。本研究文章探讨了SCM中生成的AI和抹布（检索功能的一代）代理的尚未开发的潜力，从而对其应用提出了未来派的观点。研究始于SCM的概述以及AI在转变供应链操作中的重要意义。然后，它介绍了生成AI和抹布代理的概念，突出了它们在SCM中的独特功能和潜在的好处。全面的文献综述研究了SCM中对AI的现有研究，并探讨了生成AI和抹布代理在其他领域中的应用。评论确定了专门在SCM中使用生成AI和破布剂的研究差距和机会。“方法论”部分概述了研究方法，包括数据收集方法以及生成AI和抹布代理的实施细节。评估指标被解释以评估SCM中这些技术的有效性和性能。本文在SCM中介绍了生成AI和RAG代理的实际应用，重点介绍其在需求预测，库存管理，供应链操作和实时决策中的角色。提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。 它还确定了未来的研究方向和提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。它还确定了未来的研究方向和结果和分析部分介绍了进行的实验的发现，分析了定量和定性方面。与SCM中现有方法的比较进一步强调了生成AI和RAG代理的独特优势。讨论部分解释了结果，讨论了对SCM的影响，并解决了与SCM中的生成AI和RAG代理相关的局限性和挑战。
rag 4.13-年度绩效报告中的表定义指南：咨询草案
该表的数字应使用嵌入在公司资产负债表中的金融工具的颗粒数据来得出。公司应包括与受监管公司有关的所有债务，即使是由合伙人或融资子公司取出的情况。该颗粒数据应在表4b中列出：“债务分析”，我们向公司要求作为提交的一部分。除非另有说明，否则应在表1E Pro Forma中输入借款。
BeefBot：利用先进的 LLM 和 RAG 技术为牛肉生产商提供科学技术解决方案
我们提出了 BeefBot，这是一款专为牛肉生产商设计的由 LLM 驱动的聊天机器人。它检索最新的农业技术 (AgTech)、实践和科学见解，以提供快速、特定领域的建议，帮助有效应对农场挑战。虽然像 ChatGPT 这样的通用大型语言模型 (LLM) 对于信息检索很有用，但它们往往会产生幻觉，无法根据牛肉生产商的特定需求提供定制的解决方案，包括特定品种的策略、操作实践和区域适应。在 LLM 应用程序中合并领域特定数据有两种常用方法：检索增强生成 (RAG) 和微调。然而，它们各自的优点和缺点还不太清楚。因此，我们实现了一个流程，使用 BeefBot 中的开源 LLM 应用 RAG 和微调，并评估权衡。通过这样做，我们能够选择最佳组合作为 BeefBot 的后端，提供可操作的建议，提高牛肉生产商的生产力和可持续性，同时减少幻觉。BeefBot 的主要优势包括其作为与任何浏览器兼容的基于 Web 的平台的可访问性、通过 RAG 不断更新知识、通过本地部署实现机密保证以及通过交互式网站提供的用户友好体验。BeefBot 的演示可在 https://www.youtube. com/watch?v=r7mde1EOG4o 上访问。
tsgassist：互动助理利用LLM和抹布进行时间序列生成建议和基准测试
时间序列生成（TSG）在许多行业中至关重要的是生成反映现实世界特征的合成数据。tsgbench通过提供全面的评估和选择合适的TSG方法的独特见解，从而提高了该领域。然而，将这些进步转化为行业应用，受到专业人员之间的认知差距的阻碍，以及缺乏用于比较和评估的动态平台。为了解决这些问题，我们介绍了TSGassist，这是一种互动的互动式，将TSGBENCH和利用大型语言模型（LLMS）和检索授权的发电机（RAG）的优势整合在一起，以进行TSG建议和基准测试。我们的演示强调了其在（1）增强TSG的有效性，（2）提供特定于行业的建议，以及（3）提供全面的基准测试平台，说明了其潜力通过TSG景观来缓解行业专业人员的导航，并鼓励整个行业更广泛的应用程序。
llms and rag用于金融科技域中的财务数据
摘要：粘蛋白O-聚糖siAllyl TN抗原（STN，NEU5ACα2-6GALNACα1 -O -ser/Thr）是与不同类型的癌症相关的抗原，通常与转移和较差的预后风险有关。尽管努力开发具有高特异性和免疫疗法特异性的抗STN抗体，但引发高糖结构的高亲和力抗体的挑战限制了它们的有效性，导致滴度较低和较短的保护持续时间。缺乏对抗STN抗体特异性的实验结构见解，阻碍了它们对癌细胞识别的优化。在这项研究中，我们使用了一种全面的结构方法，结合了X射线晶体学，NMR光谱，计算方法，聚糖/糖肽微阵列和生物物理技术，以彻底研究L2A5的STN识别分子基础L2A5，这是一种新型的抗细流的抗细胞抗细胞抗抗细胞Monoclonal Antoclonal antibody（MAB）。我们的数据明确地表明，L2A5片段抗原结合（FAB）特异性结合了核心STN部分。nmr和X射线结构数据提出了与Ser或Thr和L2A5 Fab相关的STN部分形成的复合物的相似结合模式。糖部分类似地在mAb的副群中定向，而neu5ac部分建立了与受体和Galnac部分的密钥相互作用，提供了其他接触。此外，L2A5对与癌症相关的MUC1和MUC4粘蛋白衍生的STN糖肽表现出良好的特异性，这可能有助于其对肿瘤细胞的选择性靶向。关键字：聚糖，唾液酸，抗体，NMR，X射线晶体学■简介这种新发现的知识有望在诊断和针对STN表达癌症（例如乳腺癌，结肠直肠癌和膀胱癌）的诊断中的合理改善和潜在应用，从而改善患者护理。
与AI代理一起设计的本地版本的设计与Dify和DSL一起选择，以及llm
1979年1月至1990年3月，日本国家空间发展局。在1985年至1987年期间，他是加拿大遥感中心，担任加拿大国家科学与工程研究委员会的博士后研究员。他于1990年4月移居萨加大学，担任信息科学系教授。他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。。 他是2002年和2003年的萨加大学议员。 他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。。 他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。 他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是1998年至2000年期间与科学技术部技术委员会有关的航空和空间的议员。他是2002年和2003年的萨加大学议员。他还是2003年至2005年日本遥感协会的执行议员。他自2012年以来一直是日本特别成员的科学委员会。他是Brawijaya大学的兼职教授。 他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。 他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。 他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。 他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。 他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。 http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html他是Brawijaya大学的兼职教授。他还是ICSU/COSPAR的奖励委员会成员。他还是Nishi-Kyushu大学和Kurume Technology Apply AI研究实验室的兼职教授。他写了119本书，并发表了728篇期刊论文以及569篇会议论文。他在2016年获得了98项奖项，包括ICSU/COSPAR VIKRAM SARABHAI奖章，2015年的日本教育部科学奖，等等。他现在是Ijacsa和Ijisa的总编辑。http：//teagis.ip.is.saga- u.ac.jp/index.html