Posted in

RAG 技术真的“烂大街”了吗?_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:RAG 技术、信息检索、应用挑战、发展方向、解决方案 2. 总结:本文围绕 RAG 技术展开,探讨了其在不同场景的应用现状、面临的挑战、未来发展方向及解决方案,包括在阿里云 AI 搜索等场景的问题,与长上下文模型的关系,基于 Agent 的高级 RAG 对复杂问题的处理等…

Posted in

掌握 Prompt 写作技巧:写出完美 Prompt 的秘籍_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:Prompt、写作技巧、语言模型、要素、优化 2. 总结:本文主要介绍如何写出优秀的 Prompt,从定义、运行过程、要素等入手,通过详细解析和实用示例,包括明确目标、提供背景信息、制定衡量标准等,让读者掌握高效写作 Prompt 的技巧和策略。 3. 主要内容: &#8…

Posted in

开源仅 1 天就斩获近万星!超越 RAG、让大模型拥有超强记忆力的 Mem0 火了_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. “` Mem0、超强记忆力、开源、AI 应用、个性化体验 “` 2. Mem0 开源后迅速风靡,不到一天获近万星。它为大语言模型提供智能记忆层,能开发长短记忆,有诸多优势,如理解实体关系等,安装和使用简单,联合创始人背景出色。 3. – Mem…

Posted in

开源神器!向量、张量、全文搜索一网打尽,打造最强 RAG!_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 开源数据库 Infinity、RAG、多路召回、混合搜索、ColBERT 2. `Infinity 0.2`开源发布,提供稀疏向量、张量等新数据类型。支持多路召回,包括向量、全文、稀疏向量搜索等混合方式,内置融合排序算法。引入`ColBERT`解决排序问题,具备高效能和强大的搜索…

Posted in

一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:LLM、自然语言处理、提示词工程、本地知识库、模型发展 2. 总结:本文围绕大型语言模型(LLM)展开,介绍了LLM的基础知识,包括与自然语言处理的关系、特点、发展历程、保证回答准确性的方法等,还探讨了LLM的应用,如典型能力、问答系统、提示词工程和本地知识库的构建等。 …