编程语言
RAG 的是与非、Rewrite 和 Rerank
本文深入探讨了文化团体的形成及其对个体认知的影响，同时对社交媒体中的信息筛选和定义问题提出了批判。文章进一步分析了 AI 大型语言模型（LLM）的最新发展，特别是 Meta 的 Llama3 和微软的 Phi-3模型，以及它们在信息检索和生成中的应用。重点介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型中的Rewrite 和 Rerank技术，展示了如何通过这些技术提升AI在处理复杂查询时的性能。通过实际的 Python 代码示例和 LangChain 库的应用，作者详细说明了Rewrite 和 Rerank 的实现方法，并通过案例展示了它们在提高检索多样性和准确性方面的显著效果。文章最后强调了RAG模型中检索（Retrieval）的核心地位，并讨论了文理科思维方式的差异及其对行动的影响。
RAG
Rewrite
Rerank
思考
感悟
2024-04-26
编程语言
基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库
本文讨论了人工智能领域的最新发展，主要围绕着基于 Transformer 和 MoE 架构的多模态模型 Gemini 1.5 Pro，以及 OpenAI 推出的支持从文字生成视频的模型 Sora。文章提到通用人工智能（AGI）的实现正在加速，指出 AI 应用落地的主要实践围绕大模型微调、提示词工程和知识增强展开。在介绍 LangChain 中的知识库构建过程中，涉及Loader、Splitter、Embeddings 和 VectorStore 等步骤。此外，还讨论了 RAG 和 GPTs 在实践中的应用，以及LangChain 中的 Chain 概念，以及如何将其与大语言模型和知识库结合以实现 Q&A 和 对话式检索。文章最后呼吁关注LangChain 的最新发展和替代品 AutoChain、Embedchain。
LLaMA
LangChain
RAG
GPTs
2024-02-29
