Prehľadávať všetok obsah označený RAG
Cache Augmented Generation (CAG) je nový prístup na zlepšenie veľkých jazykových modelov (LLM) prednahrávaním znalostí vo forme vopred vypočítaných kľúč-hodnota (KV) cache, čo umožňuje nízku latenciu, presný a efektívny výkon AI pre úlohy so statickými znalosťami.
Hodnotenie dokumentov v Retrieval-Augmented Generation (RAG) je proces hodnotenia a zoradenia dokumentov na základe ich relevantnosti a kvality v reakcii na dopyt, čím sa zabezpečí, že pre generovanie presných a kontextuálne vhodných odpovedí sa použijú len tie najvhodnejšie a najkvalitnejšie dokumenty.
Komponent GoogleSearch od FlowHunt zvyšuje presnosť chatbotov pomocou Retrieval-Augmented Generation (RAG) na prístup k aktuálnym informáciám z Googlu. Ovládajte výsledky pomocou možností ako jazyk, krajina a prefixy dotazov pre presné a relevantné výstupy.
LazyGraphRAG je inovatívny prístup k Retrieval-Augmented Generation (RAG), ktorý optimalizuje efektivitu a znižuje náklady pri AI-poháňanom získavaní dát kombinovaním grafovej teórie a spracovania prirodzeného jazyka (NLP) pre dynamické, vysokokvalitné výsledky dotazov.
Odpovedanie na otázky s Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinuje vyhľadávanie informácií a generovanie prirodzeného jazyka na vylepšenie veľkých jazykových modelov (LLM) tým, že ich odpovede dopĺňa o relevantné, aktuálne údaje z externých zdrojov. Tento hybridný prístup zvyšuje presnosť, relevantnosť a prispôsobivosť v dynamických oblastiach.
Preusporiadanie dokumentov je proces preusporiadania získaných dokumentov na základe ich relevantnosti k dopytu používateľa, čím sa zdokonaľujú výsledky vyhľadávania s cieľom uprednostniť najrelevantnejšie informácie. Je to kľúčový krok v systémoch Retrieval-Augmented Generation (RAG), často kombinovaný s rozširovaním dopytu na zlepšenie pokrytia aj presnosti v AI vyhľadávaní a chatbotov.
Zvýšte presnosť AI pomocou RIG! Zistite, ako vytvoriť chatboty, ktoré overujú svoje odpovede s využitím vlastných aj všeobecných zdrojov údajov pre spoľahlivé odpovede podložené zdrojmi.
Preskúmajte, ako pokročilé schopnosti uvažovania a posilňovaného učenia modelu OpenAI O1 prekonávajú GPT4o v presnosti RAG, vrátane benchmarkov a analýzy nákladov.
Retrieval Augmented Generation (RAG) je pokročilý AI rámec, ktorý kombinuje tradičné systémy na vyhľadávanie informácií s generatívnymi veľkými jazykovými modelmi (LLM), čo umožňuje AI generovať text, ktorý je presnejší, aktuálny a kontextovo relevantný vďaka integrácii externých znalostí.
Objavte kľúčové rozdiely medzi Retrieval-Augmented Generation (RAG) a Cache-Augmented Generation (CAG) v AI. Zistite, ako RAG dynamicky získava informácie v reálnom čase pre prispôsobivé a presné odpovede, zatiaľ čo CAG využíva preduložené dáta pre rýchle a konzistentné výstupy. Zistite, ktorý prístup najlepšie vyhovuje potrebám vášho projektu a preskúmajte praktické použitia, výhody a obmedzenia.
Rozšírenie dopytu je proces vylepšenia pôvodného dopytu používateľa pridaním pojmov alebo kontextu, čím sa zlepšuje vyhľadávanie dokumentov pre presnejšie a kontextovo relevantné odpovede, najmä v systémoch RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Zistite, čo je vyhľadávací reťazec pre chatboty, jeho komponenty, použitie a ako Retrieval-Augmented Generation (RAG) a externé dátové zdroje umožňujú presné, kontextuálne a aktuálne odpovede v reálnom čase.
Vyhľadávač dokumentov od FlowHunt zvyšuje presnosť AI tým, že prepája generatívne modely s vašimi aktuálnymi dokumentmi a URL adresami, čím zabezpečuje spoľahlivé a relevantné odpovede pomocou Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Zdroje poznatkov umožňujú jednoduché prispôsobenie AI podľa vašich potrieb. Objavte všetky možnosti prepojenia poznatkov s FlowHunt. Jednoducho prepojte webové stránky, dokumenty a videá, aby ste zvýšili výkon svojho AI chatbota.
