新闻中心 
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06-05RAG 架构如何克服 LLM 的局限性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HowRAGArchitectureOvercomesLLMLimitati...
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06-03知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检...
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04-30理解GraphRAG（一）：RAG的挑战RAG（RiskAssessmentGrid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外...
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03-01可视化FAISS矢量空间并调整RAG参数提高结果精度随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问...
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07-14陈根：AI冥想教练为用户提供个性化指导文/陈根据科技界最新消息，一款基于OpenAI技术，名为Ogimi.ai的冥想应用于日前正式上线，它可以为用户提供教练级的个性化指导。所谓冥想，是一种通过专注和...
