你是否也听腻了“AI”这个词？ “生成式AI”是否让你觉得既熟悉又陌生？或许你已经体验过 ChatGPT 的强大，惊叹于 AI 绘画的精美，或者好奇这些工具背后的运作原理。 如果你对 AI 领域充满好奇，渴望深入探索，却又被专业术语和复杂概念所困扰，那么这篇指南正是为你量身定制，它将引领你从消费者转变为创造者，掌握大模型技术，开启你的 AI 奥德赛。 生成式AI 的核心：从识别到创造 理解 生成式
在序列建模领域，注意力机制已经彻底改变了我们处理长上下文依赖关系的方式。尽管Transformer模型凭借其自注意力机制仍然占据主导地位，但诸如Mamba之类的新型模型正因其在处理长序列方面的效率而日益受到关注。一个新兴趋势是将跨注意力机制集成到Mamba架构中，以增强其在多模态或多源环境中的能力。本文将深入探讨Mamba架构中跨注意力的意义，它如何补充Mamba的设计，以及这种集成对于实际应用意
你是否曾经渴望过一个能够准确回答问题，避免胡编乱造的主题公园助手？本文将带你了解如何利用 LangChain、FAISS 和 Hugging Face 构建一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的智能助手，打造一个没有“幻觉”的可靠问答系统。通过本文，你将了解到如何结合这些强大的工具，创建一个能够自信地说“我不知道”，而不是给出错误信息的智能助手。 R
通用大语言模型（LLM）正迅速被针对特定用途、经过微调的模型所取代。在对准确性、语气和上下文要求极高的领域，例如医疗保健、金融、法律和政府部门，通用模型往往表现不足。微调弥合了这一差距，它将一个功能强大的基础模型转化为特定领域的专家助手。本文将深入探讨 ChatGPT 和 Claude 这两个最广泛使用的大语言模型，着重分析微调方法、实施技巧、部署注意事项、定价比较以及性能权衡。无论您是构建专业的
在大型语言模型（LLM）的浪潮中，人们往往追逐最新的、最闪耀的技术。然而，一个更为实用且强大的技术正在悄然兴起，它就是文本 embedding 模型。如果你正在构建检索增强生成（RAG）系统、语义搜索或者任何需要深入理解文本的应用，那么 Qwen 开源的 embedding 模型将为你带来革命性的改变，尤其是在掌控力、速度和避免供应商锁定方面。 被锁定的困境：专有 Embedding 模型的挑战
在构建基于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的大模型应用中，信息检索 (Retrieval) 是基础，而 Augmentation（增强）则是将检索到的外部知识融入大模型上下文，提升生成内容质量的关键步骤。本文将深入探讨 RAG 流程中 Augmentation 阶段的核心技术，帮助读者理解并掌握如何有效利用外部知识增强大模型的生成能力。我们将结合实际案例
在日新月异的数据科学领域，人工智能（AI）的创新层出不穷。本文将深入探讨企业AI工作流程中一种日益显著的转变：从检索增强生成（RAG）到推理增强型AI，或可称为RAG++。这不仅仅是术语上的更迭，更代表着构建AI系统的根本性变革，即AI不仅能够获取信息，更能真正地思考和理解信息。 什么是RAG？回顾检索增强生成的核心概念 检索增强生成（RAG） 是一种有效的模式，它避免了将所有数据一股脑地输入语言
在构建基于检索增强生成（RAG）的AI应用时，数据隐私和AI安全是至关重要的考量因素。你是否真正了解你正在使用的LLM（大型语言模型）是运行在本地还是云端？选择不当可能会导致敏感信息泄露。本文将深入探讨本地LLM和云端LLM的区别，以及如何在RAG架构中保护你的机密数据。 1. RAG与LLM：理解风险的根源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检
标题：利用生成式AI (GenAI) 提升模型性能：数据增强与合成的实战指南
引言：数据挑战与GenAI解决方案 在机器学习领域，一句老话至今仍然适用：垃圾进，垃圾出。无论你的模型架构多么复杂，训练数据的质量、数量和多样性最终决定了你的成功。如今，机器学习从业者面临三大关键的数据挑战：数据稀缺、类别不平衡和隐私问题。而生成式AI (GenAI)，尤其是生成对抗网络 (GANs) 和大型语言模型 (LLMs)，为解决这些挑战提供了强大的工具，可以用于数据增强和数据合成，从而显
大型语言模型（LLM）正在重塑各行各业，但其固有的局限性，即知识停留在上次训练运行的时间点，以及缺乏访问特定数据的能力，限制了其在实际应用中的潜力。本文将深入探讨如何利用检索增强生成（RAG）、MongoDB Atlas Vector Search 和 Google Cloud 构建真正具有上下文感知能力的 AI 系统，并以医疗 IT 领域为例，展示其在数据敏感领域的应用前景。 RAG：弥合 LL
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