在人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统正变得日益重要。它巧妙地结合了信息检索的精确性和自然语言生成的流畅性，使得智能助手，如客户服务聊天机器人，变得更加可靠和知识渊博。本文将深入探讨构建一个强大的RAG系统所需的关键工具，从知识库的构建到文档嵌入，再到向量数据库的选择和大语言模型（LLM）的应用，以及对话管理和流程编排，帮助你了解如何利用这些工具打造属于你的AI系统。 1. 知识库：RAG系统
在大模型技术日新月异的今天，文本分类作为自然语言处理领域的基础且关键的应用，正迎来新的变革。从过滤垃圾邮件、识别产品类别，到理解聊天机器人中的用户意图，文本分类无处不在。传统方法依赖于大量标注数据训练定制化的机器学习模型，而大模型的出现，使得零样本或少样本分类成为可能，极大地缩短了服务部署时间。然而，这种方法的准确性往往低于定制模型，且高度依赖于精巧的提示工程。本文将深入探讨一种名为检索增强分类
在大模型技术日新月异的今天，如何让其更准确、更及时地响应用户的查询需求，并结合外部知识提供更符合语境的答案，成为了一个重要的研究方向。检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 管道正在革新大模型与外部知识交互的方式。本文将深入探讨如何在离线环境（air-gapped environment）下，利用ChromaDB向量数据库构建安全的RAG管道，实现
在生成式AI快速发展的今天，对高质量、多样化的训练数据的需求是无限的。然而，获取和标注大量的真实世界数据，往往耗时、昂贵，且涉及隐私问题。在这种背景下，合成数据生成 (SDG) 作为一种变革性的解决方案应运而生。本文将深入探讨如何利用Docling for Synthetic Data Generation (SDG)，通过从现有文档中直接创建人工数据，无缝地利用先进的生成式AI模型以及Docli
在如今数据爆炸的时代，搜索正面临着前所未有的挑战。想象一下，你正在运营一个拥有上亿首歌曲的在线音乐平台，当用户搜索“充满活力的健身音乐”时，如果没有合适的索引技术，系统将不得不逐一检查每一首歌曲，计算搜索查询与每首歌曲之间的相似度，并对结果进行排序以找到最佳匹配。这可能需要长达30秒的时间，严重影响用户体验。向量索引技术的出现，正是为了解决这一问题，它如同一个智能的文件系统，能够极大地提升大模型搜
在构建智能、上下文感知的应用程序（如聊天机器人）时，检索增强生成 (RAG) 工作流程至关重要。它依赖于有效的向量数据库来存储文档的语义表示，并快速检索相关信息。本文将深入探讨如何结合 FAISS 和 Chroma 这两个向量数据库，并结合不同的大语言模型 (LLM)，包括 OpenAI 的 GPT-4o-mini、本地 Ollama 运行的 Llama3.2 以及 Hugging Face 的
在人工智能和自然语言处理领域，RAG（检索增强生成）已成为一个颠覆性的技术。它巧妙地融合了大型语言模型的强大能力和精准的信息检索技术，从而生成更准确、更符合上下文语境的AI响应。本文将深入探讨如何利用 Amazon Kendra 和 Amazon Bedrock 搭建 RAG 系统，助力企业提升 AI 应用的智能化水平。 RAG：融合检索与生成的创新范式 RAG（检索增强生成）的核心在于结合了信息
在当今数据驱动的商业环境中，企业内BI(Business Intelligence)报表的数量不断增长。如何帮助用户快速找到所需信息，成为了提升数据洞察效率的关键。本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 和 LLM (Large Language Model，大型语言模型) 技术，构建更智能、更高效的 BI 报表搜索系统。通过
你是否也曾觉得 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 听起来像来自异世界的技术？本文将带你揭开 RAG 的神秘面纱，并通过 Agno 框架，用两个简单的步骤构建一个能够回答 PDF 文件相关问题的智能 Agent。 这个 Agent 的核心在于能够通过 检索 特定信息来 增强 LLM 的生成能力，从而提升问答的准确性和可靠性。 RAG：为 LLM
随着大模型技术的日益成熟，如何高效地利用这些强大的工具来提升学习效率，成为了一个重要的课题。本文将探讨如何运用RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，结合LLM（Large Language Model，大型语言模型）与向量数据库，构建一个智能的笔记管理系统，实现个性化的知识交互，解决类似于文中女儿面临的笔记管理难题。 核心挑战：海量笔记的管理与L
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