XiaoMi-AI文件搜索系统
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在生成AI中，“幻觉”发生时，该模型产生了合理的听起来不正确或荒谬的内容，因为它依赖于数据模式而不是真实的理解。为了确保Genai应用程序提供精确且相关的响应并减少幻觉，您必须使用企业的独特数据进行提示和响应。您可以使用检索型生成（RAG）框架来实现接地。rag是一种混合模型架构，将检索机制与生成模型相结合，以提高生成内容的质量和准确性。基于抹布的架构提供了比标准生成模型自行提供的更准确和明智的答案。不使用RAG的企业通常会发现他们的模型幻觉并产生错误的结果。
Alexey Naikov*，**，Anatoly Oreshkin*，**，Alexey Shvet
人工神经网络（ANN）和大语言模型的进展看起来很有希望的方法来应对上述挑战。实现这一目标的适当体系结构是检索增强的一代（RAG）[1,2]。rag将大语言模型（LLM）的优势与有关本地系统的特定知识相结合。此类服务在Internet上可用；但是，并非每个发展当局都可以允许将所有技术详细信息发送到远程互联网门户。本地抹布在安全环境中也很方便，在该环境中，对本地系统日志的实时访问，管理员体验记录和详细的组件描述对于准确的分析和决策至关重要。同时，在本地组织以外的任何系统都不得为这些数据提供。RAG包括几个组件：外部知识来源（本地文档），将查询和本地文档转换为向量的模型；检索器，搜索与用户查询最相关的文档中的数据；语言模型（生成器），该模型会考虑到最终答案
人类皮质场景处理的发展
在过去的三十年中，研究大大提高了我们对成人人类场景的理解，发现了三个“场景选择”大脑区域的网络：Parahippocampal Place区域（PPA； Epstein＆Kanwisher，1998），枕形区域（OPA; Dilks等，2013）和reverosplenial（refosplenial; ragu complect; ragu; ragu; ragu; ragu; ragu; rague; ragu; rag rsc; rag rsc; rsc; rag rsc; rcy; rsc; rag rsc; rsc; rsc；这些区域是所谓的场景选择性的，因为它们每个区域对场景图像的响应大约是对象，面部和其他类别的响应，但有趣的是，每个在场景处理中播放的特定功能上有所不同。具体来说，我们最近提出，PPA支持我们将场景识别为特定位置（场景分类）的能力，OPA支持我们在立即可见的位置（视觉引导导航）导航的能力，RSC支持我们在更广泛的环境中导航的能力（基于MAP基于MAP的NavigaTion; Dilks et eilks et; Dilks等。1）。但是皮质场景如何发展？要在此问题上获得最初的牵引力，最早的
pdfgpt：使用生成AI
基于文档的知识检索系统迅速发展，随着检索功能增强的生成（RAG）和大型语言模型（LLMS）的兴起，在传统的关键字驱动的检索方法中提供了以前无法获得的深度和准确性的水平。抹布架构将大语言模型（LLMS）的生成能力与信息检索的精确度相结合。这种方法有可能重新定义我们如何与生成模型中的结构化和非结构化知识相互作用，以提高响应的透明度，准确性和上下文性[1]。但是，当今的许多基于破布和LLM的应用程序都锁定在高使用成本的背后，这使得对广泛的受众无法接触，尤其是在教育和非商业环境中。
（缺少）DNA双链断休息途径在V（d）J重组期间选择
DNA双链断裂（DSB）是可以通过多种DNA修复途径修复的剧毒病变。多个因素可能会影响修复对给定途径的选择和限制，以保证维持基因组完整性。在V（D）J重组期间，RAG诱导的DSB（几乎）是通过非同理端连接（NHEJ）途径仅修复的，以实现抗原受体基因多样性的益处。在这里，我们回顾了将RAG生成的DSB修复到NHEJ的各种参数，包括RAG核酸酶产生的DNA DSB末端的特殊性，裂解后突触复合物的建立和维护，以及DNA末端的DNA末端的末端抗切除和（Microtro）的人体学修复。在这种生理背景下，我们强调某些DSB的DNA修复途径选择有限。
弹性评估网格在飞机部件生产中的应用
摘要 本文评估了弹性评估网格 (RAG) 方法在飞机部件生产中的应用。为了进行评估，创建了基于 RAG 的变更过程特定模型。本文描述了涉及飞机部件生产的组织内工程相关变更提案的变更和批准流程。为此，本文利用业务流程建模和符号 (BPMN) 和功能共振分析方法 (FRAM) 来支持基于 RAG 的建模，这两者都有助于澄清变更管理流程中各功能之间的关系。本文介绍了一种针对航空业的弹性评估网格应用方法。结果是一家生产飞机部件的公司管理变更过程的模型，记录了四种弹性潜力的当前状态，公司管理层可以使用这些模型来提高公司员工的安全意识并提高组织弹性绩效的潜力。
弹性评估网格在飞机部件生产中的应用
摘要 本文评估了弹性评估网格 (RAG) 方法在飞机部件生产中的应用。为了进行评估，创建了基于 RAG 的变更过程特定模型。本文描述了涉及飞机部件生产的组织内工程相关变更提案的变更和批准流程。为此，本文利用业务流程建模和符号 (BPMN) 和功能共振分析方法 (FRAM) 来支持基于 RAG 的建模，这两者都有助于澄清变更管理过程中各功能之间的关系。本文介绍了一种针对航空的弹性评估网格应用方法。结果是一家生产飞机部件的公司的管理变革过程模型，记录了四种弹性潜力的当前状态，公司管理层可以使用这些潜力来提高公司员工的安全意识，并提高组织弹性绩效的潜力。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究
检索增强发电（RAG）通过从外部数据来源中详细介绍广泛的上下文（又称A.知识基础）。当前的抹布增强的生成服务主要托管在云环境中，依靠静态知识库而没有实时信息，这可能会导致限制的可扩展性，响应性和整体服务质量。一个有前途的机会是将此类服务的部署扩展到网络边缘，利用6G网络的预期功能。在本文中，我们提出了一个在6G中的抹布增强生成服务的部署框架。我们解决了服务部署，6G网络和用户交互的融合方面的关键挑战。此外，我们还通过数据融合，动态知识基础部署，服务自定义和交互式用户体验来探索潜在的技术，以增强基于RAG的服务。最后，我们阐明了未来的道路，可以有效地部署和交付rag增强的代理服务。
![arxiv：2503.01859v1 [CS.CL] 2025年2月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e006c620c4f74b25130b4f05227b44ef1de8c6d2.webp)
arxiv：2503.01859v1 [CS.CL] 2025年2月23日
大型语言模型的进步通过实现可扩展有效的学习解决方案彻底改变了医学教育。本文介绍了基于经过验证的回复的波兰州专业化考试（PES）的评论生成的管道，以准备评论生成。该系统将这些生成的合并和源文档与间隔的重复学习算法集成在一起，以增强知识的保留，同时最大程度地减少认知过载。通过使用精制的检索系统，查询档案和advanced Reranker，我们修改的抹布解决方案比效率更高的精度促进了准确性。对医学注释者进行严格的评估表明，通过本文中介绍的一系列实验证明了关键指标的改进，例如文档相关性，可信度和逻辑连贯性。这项研究强调了抹布系统提供可扩展，高质量和个性化的教育资源的潜力，以解决非英语用户。