XiaoMi-AI文件搜索系统
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AI被证明越来越有用，新的工具和服务可以帮助组织加速Genai的采用和时间的价值。例如，NVIDIA NIM代理蓝图介绍了一个预处理的，可自定义的AI工作的目录，使企业开发人员配备了用于构建和部署Genai应用程序的软件套件。蓝图可以帮助检索提示的一代（RAG），客户服务聊天机器人，药物发现筛查以及许多其他用例。
Genai驱动的多代理范式用于智能城市流动性：整合大型语言模型（LLMS）和检索型发电（RAG）的机会和挑战与智能运输系统
⋆该手稿由UT-Battelle，LLC共同撰写，根据与美国能源部（DOE）合同DE-AC05-00OR22725合同。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了非判定，有偿，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制本手稿的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。DOE将根据DOE公共访问计划（http：//entergy.gov / downloads / doe-public-access-plan），为联邦赞助研究的这些结果提供公众访问。∗对应作者。电子邮件地址：xuh4@ornl.gov（haowen xu），yuanj@ornl.gov（jinghui yuan），zhoua@ornl.gov（anye zhou），xug1@ornl.gov
生成AI创新应用简介
1。生成AI创新应用简介2。自然语言处理和计算机视觉的变压器3。大语言模型（LLMS）4。NVIDIA建造带有LLMS 5的抹布代理。多模式信息的生成AI生成6。NVIDIA生成AI具有扩散模型7。AI代理和大型多模式（LMA）8。生成AI创新应用的案例研究
COVID 追赶策略
正在进行中：8/9 年级学生（由英语教师在 2021 年夏季 RAG 活动中确定）已于 2021 年秋季接受干预。通过 QA（干预课程和课堂课程中的小评估、教职员工的声音和学生的声音），学生将继续参加该计划，直到他们取得足够的进步。7 年级的基线（以及 CATS/LASS 数据）用于确定需求并创建干预组。所有活动均由 KS3 英语负责人领导。
利用生成式人工智能将人力资源数据转化为HRBP超能力
我们的系统专为人工智能驱动的HRBP设计。与通用的检索增强生成 (RAG) 解决方案不同，我们的系统提供针对HRBP的关注点、关注点和思维模式的定制洞察，使其与HRBP面临的挑战（包括其自身技能提升和在HR领域的职业发展）紧密契合。通过基于Lang Chain的智能代理，系统将引导HR专业人员逐步发现更深层次的问题，并对问题进行根本原因分析。这确保了对当前问题的全面理解。
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
与您的文档聊天
这是一种在自然语言处理和机器学习中使用的技术，旨在融合主要基于检索和生成模型的好处（LLMS），以提高生成文本的质量。因此，该技术找到了有关有争议的关键应用程序，其中包括文档，文档摘要以及类似聊天机器人的对话。通过使用大型语言模型（例如Chatgpt，Mixtral和Phi），抹布方法代表了提高响应质量的方法。它结合了两个主要要素：检索和产生。因此，检索组件的责任是浏览庞大的知识库或数据库，以检索相关信息。这意味着在LLM的庞大知识数据库下进行搜索。目标是什么？目标是检索最相关的内容，该内容最有机会包含信息以填充用户的查询。本质上，就像抹布系统首先搜索与给定文档中用户查询相关的答案。检索组件检索所需的信息后，它将其用输入提示将其输入生成组件。，然后魔术就会发生！具有LLMS的生成组件以输入提示和检索到的文档来制作响应。生成组件可以使用检索到的文档提供的上下文来构建响应，而响应不仅是准确的，而且与对话更有益和相关。
生成AI：工具，技术和应用
https://forms.gle/uqjizrkgbdpcd6z98 iii）提示工程iv）iv）对话性人工智能v）可解释的人工智能vi）vi）变异自动编码器（vaes）vii vii vii vii vii vii）使用生成对抗网络（gan）使用x微调大语言模型Rajesh Pande博士，Hon。副校长，RBU Manoj Chandak博士
韦林哈特菲尔德社区安全伙伴关系 - 行动......
分类：受限 • 合作伙伴采取统一、一致的方法以确保居民感受到支持并有信心获得服务。 行动计划： 该计划致力于解决四个社区安全伙伴关系优先事项，并考虑了相关的全县战略、我们当地的战略评估以及警察和犯罪专员的计划。 涉及的团体和机构： 这是一份“实时”文档，所有行动/目标都将更新 涉及的其他团体和机构（这不是独家的，由联合机构小组 (JAG) 定期更新。详尽列表）： • 负责当局小组 (RAG) 将收到有关行动计划进展的更新，并从战略上审查该计划以解决交付中的任何障碍。 • 青年多机构风险降低小组 (YMARRG) • 志愿团体 每年 3 月将审查该计划中的优先事项和目标。 • 社区包容伙伴关系 伙伴关系原则：颜色关键 • 信息共享和良好沟通 “状态”栏下将使用以下颜色： • 明智/高效地使用伙伴关系资源 • 红色 – 进展或交付远低于目标；严重 • 合作伙伴必须出席 JAG/RAG 需要干预 • 集体采取预防为主的方法 • 琥珀色 – 进展或交付比目标低 20%（比如说）； • 合作伙伴愿意改变，以便学习、关注改进、发展和取得更好的结果 • 绿色 – 进展按计划或提前完成，并按计划交付
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。