XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语义搜索
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
Ayurjanakosh-使用LLM
摘要：Ayurjanakosh是一个创新的软件平台，旨在通过大语言模型彻底改变个性化的阿育吠陀医疗保健。该平台根据用户的Prakriti（宪法）和Dosha提供个性化的药物和配方建议，同时还考虑了病史。通过使用Langchain和标准化的数据模式，Ayurjanakosh确保了有效的语义搜索和个性化的健康见解。结果表明，个性化的医疗保健方面取得了重大进步，将古代阿育吠陀智慧与现代技术合并为整体健康管理。该项目解决了个性化的阿育吠陀解决方案的关键差距，从而在整体健康实践中得到了重大改进。关键字：阿育吠陀科学，聊天机器人，医疗保健，自然语言处理（NLP），LLM，lang链，语义搜索，矢量搜索。
人工智能能否更好地满足统计信息用户的需求？意大利国家统计局案例研究
从在机构网站上搜索我们数据的良好体验出发，我们希望为用户提供执行传统搜索和语义搜索（即自然语言查询）的可能性，并以“生成”方式返回结果。因此，挑战在于提出用户和虚拟助手之间的对话。
数据的分类、汇总和提取
它可以帮助您分析索赔或您可能想要查找的任何事件的地理空间分布。 Synapsis 可以从大量来源获取数据，包括其他数据库（包括社交媒体），包括 URL、共享照片等。 它创建自己的存储库，您可以随时使用语义搜索或关键字搜索来搜索存储库。
专业服务-brochure-en-v2-0.pdf
技术堆栈：Python，Pytorch，Tensorflow，Keras，Scikit-Learn，Xgboost，onnx |自然语言处理（NLP）：NLTK，Spacy，Gensim，Openai，Huggingface |计算机视觉：OPENCV，枕头，Tensorflow Hub，DeepFace，Midas，Paddleocr |推荐系统和语义搜索：矢量数据库（Milvus，Chromadb）| MLOPS：Azure ML Studio，AWS SageMaker，MLFlow
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。
与会话明智的详细信息和会话名称
1。“多语言应用中的变压器模型” 2。“ NLP用于社交媒体中的实时情感分析”3。“用于电子商务和客户支持的对话AI” 4。“知识管理系统的语义搜索模型” 5。“使用深神经网络的语音识别” 6。“自动文本中的道德问题”7。“通过增强学习的文本摘要”8。“用于实时转录和翻译的AI”
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。
探索国家档案馆和记录中的人工智能……
● 信息自由法 (FOIA) 发现 AI 试点，使用基于 NLP 的技术搜索文档并根据 FOIA 请求的性质编辑信息（研发阶段） ● 国家解密中心 (NDC) 的 AI 试点，标记可解密的机密文件的内容，在发布前编辑信息并跟踪解密过程（计划） ● 在 ERA 和 EOP 系统上进行培训，以开发用于生成 AI 的新大型语言模型 (LLM)（计划） ● 根据开发的自定义模型为 ERA/EOP/DAS 开发语义搜索（计划） ● 开发基于自然语言的聊天界面（如 ChatGPT）以与 ERA/EOP/DAS 文档进行交互（计划） ● 使用 VA 的数字化记录探索基于 AI 的 CMRS 搜索（计划） ● 在处理退伍军人文件时为 CMRS 创建基于 AI 的知识文章聊天界面（计划）