本篇主要介绍MindSpore原创多跳问答检索模型TPRR，分享团队在复杂的开放域问答工作上的一些探索。十分欢迎各位一起探讨更多NLP任务场景的挑战和趋势。背景自然语言处理中，问答（QA）一直是十分热门的领域，旨在希望AI想人类一样“具有推理能力”，能够根据已有知识自动回答提出的问题。与传统的信息检索相比，QA研究如何处理以自然语言的形式提出的问题，而不是一些查询语言。在传统的抽取式简单问答中（如
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一个用于生成任务的大型模型，它结合了检索和生成的方法。它的设计目标是在生成文本时能够从外部文档中检索相关信息，并将其整合到生成的过程中。
RAG的架构由两部分组成：检索模块和生成模块。
检索模块负责从一个或多个外部文档中检索与生成任务相关的信息。这个模块可以基于检索技术（如TF-IDF、BM25等）进行查询，并返回与查询相关联
Datawhale干货 作者：崔涵，宋岩奇，哈工大SCIR摘要一个一直以来的共识是，模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越多、越强。随着最近的新的模型的提出，大规模的语言模型出现了很多超乎研究者意料的能力。我们针对这些在小模型上没有出现，但是在大模型上出现的不可预测的能力——“涌现能力”做了一些归纳和总结，分别简要介绍了涌现能力的定义、常见的激发手段和具体的分类和任务。缩放
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品..
原创
2024-02-27 15:10:52
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跨异构知识的检索增强生成NAACL 2022 论文链接 检索增强生成（RAG）方法越来越受到NLP社区的关注，并在许多NLP下游任务上取得了最先进的性能。与传统的预训练生成模型相比，RAG方法具有知识获取容易、可扩展性强、训练成本低等显著优点。尽管现有的RAG模型已应用于各种知识密集型NLP任务，如开放领域QA和对话系统，但大部分工作都集中在从维基百科检索非结构化文本文档上。在本文中，我首先阐述了
RAG解决了一个大模型无法实时获取外部数据的问题，是一个非常大的进步。但RAG方案真的很好吗？我觉得不够好。打个比方，这个外部查询数据
ollama本地部署RAG大模型的实践指南
在当前人工智能的发展潮流中，利用大模型进行信息检索、生成与分析逐渐成为业界的热点。而“ollama”作为一款开放源代码的模型，我将带您一起探索如何在本地成功部署RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。
## 环境准备
在开始部署之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足要求。
**软硬件要求**
- **操作系统*
最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套：对文档进行切片将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中用户问题转换为向量匹配用户问题向量和向量库中各文本块向量的相关度将最相关的Top 5文本块和问题拼接起来，形成Prompt输入给大模型将大模型的答案返回给用户具体可以参考下图， 这个流程的打通其实特别容易，基本上1天就能把架子搭起来，然后开发好了AP
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2024-06-26 05:14:47
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检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。随着当前多模态模型的发展，它可以同时处理文本和
文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:15:44
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文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:16:09
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CLIP原理解读一. 核心思想通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。 论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对， 模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前
一、人工智能介绍 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它试图赋予机器智能的能力，使它们能够像人类一样思考、学习和做出决策。它的核心要素是数据、模型和算力。(一种观点：基于机器学习、神经网络的是AI，基于规则、搜索的不是AI) 数据是人工智能的基础，数据的质量和多样性对于模型至关重要的作用。高质量、多样性和代表性的数据可以有效地训练模型和优化模型，提高模
这一章编写DAC和ADC程序，即数模/模数转换。程序中封装了两个DAC，各1个独立通道，对应输出脚为PA4和PA5，提供两个方法，ADDA::daDMA(Timer & tim)成员方法以DMA方式按预定数据生成两个正弦波，通道1(PA4)是半幅波形，通道2(PA5)是全幅波形。 ADDA::da()成员方法把指定内存的数据转换成模拟信号，未使用DMA，因为已经是一一对应。模数转
一、RAG是什么？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）, 一种AI框架，将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。不再依赖LLM训练时的固有知识，而是在回答问题前，先从外部资料库中"翻书"找资料，基于这些资 ...
一、RAG是什么？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） , 一种AI框架，将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。不再依赖LLM训练时的固有知识，而是在回答问题前，先从外部资料库中"翻书"找资料，基于这些资料生成更准确的答案。RAG技术核心缓解大模型落地应用的几个关键问题：▪知识新鲜度：大模型突破模型训练
一、All Clear
All Clear从文本生成功能图，而不是直接做图。虽然标榜为流程图软件，All Clear却能创建组织结构图、进程图等，且包括一个过程分析仪。（原文转载自慧都控件网，作者：Juliet）
二、Bizag Process Modeler
Bizag Process Modeler是Bizagi BPM Suite的一个组件，也可作为一个独立的工具。Biza
说了这么多，下面我们来介绍一下什么是 RAG。RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation ）的简称，它为大语言
原创
2024-07-24 12:09:43
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回答。 [羽毛笔]课程目标 学完本课程后，你将能够： 了解什么是提示词工程 获得更高质量的提示词的技巧 1. 什么是提示词工程 提示词工程
1. 淘宝网的秒杀 是如何确保数据的准确性和效率的. 希望小伙伴们能从前端架构,分布式的数据共享和安全等以及数据库多个层面来讨论下...一定要具体 服务端负载均衡，设置处理上限，比上限多的请求直接抛弃，防止集群down机；数据共享，用内存数据库，根据id，hash到不同的内存数据库，多个机器并发处理。2. 新浪微博的短URL是如何实
