LLVM IR介绍及各种示例参考文献链接https://github.com/llir/llvmhttps://github.com/Evian-Zhang/llvm-ir-tutorial/tree/master/code优化是对LLVM IR进行操作： 什么是LLVM IRLLVM IR 是一门低级语言，语法类似于汇编任何高级编程语言（如C++）都
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2024-05-30 10:38:01
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并支持动态更新而无需重新训练模型。随着技术进步，RAG正成为生成式AI系统的标配，为企业提供更可靠、合规的AI解决方案。
检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。在本系列的第一部分中，我重点介绍了各个行业和地区的组织对生成式 AI 和大型语言模型 (LLM)的日益增长的采用。公司坚信，实时 AI 应用程序是强大的引擎，可以帮助他们提升数
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2024-05-04 01:18:44
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一：介绍：（induction）Rabbitmq 是一个消息中间件。他的思想就是：接收和发送消息。你可以把它想成一个邮政局。当你把你的邮件发送到邮箱的，首先你需要确认的是：邮政员先生能把你的邮件发送给你想发送的地方。在这个比喻中，rabbitmq就是一个邮箱、一个邮政局、一个邮递员。在这里rabbitmq和传统邮政局的区别：rabbitmq不处理信纸。取而代之的是：接收、储存、发送二进制数的消息。
准备环境 miniconda 作用： 虚拟环境：为每个项目创建独立的Python环境（如Python 3.10），避免全局安装导致版本冲突。 依赖管理：通过c
代理式RAG（Agentic RAG）作为传统检索增强生成（RAG）系统的进化版本，克服了传统方法的局限性，提供了更为先进的信息检索和处理能力。本文将介绍代理式RAG（Agentic RAG）的关键特性，包括自适应推理、协作代理网络和动态规划等，这些特性能够保证系统在企业环境中的实际应用变得更加高效和精准。我们会介绍代理式RAG的架构、环境设置以及查询引擎的创建，目的是给有兴趣的同学提供一个全面的
人工智能技术的迅猛发展正催生着各行业的变革与创新浪潮。在此背景下，检索增强生成（RAG）、人工智能代理（A
原创
2024-10-25 16:07:01
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文档处理
开发RAG系统的第一步是准备文档，这些文档将作为RAG系统的基础输入数据。OCR文本提取
接下来，文档由 OCR（图片转文本）模型进行处理。如果需要，该模型会提取文本。文本拆分
文本被分成更小的、易于管理的部分。这种分块可以在后期进行更有效的处理和分析。具体的分块策略，后面会详细讲解，可以根据业务需求自定义N种分块模式文本嵌入
然后每个文本块都会通过嵌入模型。该模型将块转换为向量，即捕获
LLM-Rag（Large Language Model Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了大语言模型（LLM）和信息检索的增强生成（RAG）方法。这种方法旨在将语言生成和检索技术结合，以提高模型的回答能力，尤其是在面对开放性问题时，可以依赖外部知识库来增强生成的准确性和相关性。LLM-Rag的基本原理LLM-Rag的核心思想是将检索与生成结合起来，通过检索
RAG想做出来比较容易，但想做好还是比较难的，每个步骤都有可能对最终效果产生影响。知识切分方面，做了固定字符切分的效果验证，分析索引噪音点，利用大模型做了大量的降噪处理；在query改写方面，利用大模型做了更加明确的意图抽取，并对用户的query进行降噪的探索；在数据召回方面，embedding模型基于bge、voyage和cohere做了大
原创
2024-10-10 15:02:28
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编者按： 当前 AI 系统建设中的一大痛点是：盲目追求先进技术而忽视业务实际需求，导致系统过度复杂、成本高昂、可靠性差。许多团队在 Agent 热潮中迷失方向，不知道何时该用简单的 LLM，何时需要 RAG，什么场景下才真正需要智能体。文章通过简历筛选这一典型应用场景，系统阐述了 AI 系统发展的四个核心阶段：从最基础的纯 LLM 架构，到增强检索能力的 RAG 系统，再到具备工具调用能力的 AI
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，试题等，资料免费分享！
随着ChatGPT的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在NLP领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行
原创
2024-10-10 15:03:01
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当前 AI 大模型应用企业落地建中存在的一个突出问题是：盲目追求先进技术而忽视实际业务需求，导致 AI 系统过度复杂、成
这一过程通常在离线状态下进行，数据清洗并分块，将分块后的知识通过embedding模型产出语义向量，并创建索引。
原创
2024-10-10 15:02:53
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LLVM 功能
C 和 C++的LLVM 编译器系统包括以下内容：
• C、C++、Objective-C、Fortran 等的前端。它们支持 ANSI 标准的 C 和 C++ 语言。此外，还支持许多 GCC 扩展。
• LLVM 指令集的稳定实现，它同时用作在线和离线代码表示，以及汇编 (ASCII) 和字节码（二进制）读取器和写入器，以及验证器。
• 一个强大的通道管理系统，可
文章目录使用ragas做评估在自己的数据集上评估完整代码代码讲解1. RAG系统构建核心组件初始化文档处理流程2. 评估数据集构建3. RAGAS评估实现1. 评估数据集创建2. 评估器配置3. 执行评估 本系列阅读： 理论篇：RAG评估指标，检索指标与生成指标①实践篇：利用ragas在自己RAG上 ...
论文中提出了一种ChunkRAG的新的检索方法，旨在解决 RAG 获取文档时会检索到不相关或关联较弱的信息，而ChunkRAG通
