為什么我們需要使用RAG？ RAG的初衷是為了增強(qiáng)大模型的事實(shí)性，時(shí)效性，減少幻覺(jué)，引入專業(yè)知識(shí)優(yōu)化生成回復(fù)。 大模型的缺陷： 存在幻覺(jué)現(xiàn)象 知識(shí)更新緩慢 對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的理解有限 大模型在處理細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)時(shí)&#xff0…

“ 數(shù)據(jù)溯源是大模型應(yīng)用可信度的根本，沒(méi)有溯源流程大模型的操作就會(huì)存疑?！?我們都知道大模型有幾個(gè)經(jīng)典缺陷，而這也是RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)產(chǎn)生的原因，這三個(gè)缺陷是： 模型幻覺(jué)問(wèn)題知識(shí)時(shí)效性問(wèn)題垂直知識(shí)不足問(wèn)題 因此&#xff…

利用TensorFlow鏡像提升GPU算力效率，輕松訓(xùn)練大模型 在AI研發(fā)一線工作的工程師們都有過(guò)這樣的經(jīng)歷：本地調(diào)試好的模型，一上集群就報(bào)錯(cuò)；換一臺(tái)機(jī)器，連環(huán)境都跑不起來(lái)。更別提大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)，多卡并行的通信瓶頸…

文章全面介紹大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)指標(biāo)類型、選擇方法及應(yīng)用場(chǎng)景。討論統(tǒng)計(jì)評(píng)分器、G-Eval、DAG評(píng)分器等不同評(píng)測(cè)方法，針對(duì)RAG系統(tǒng)、微調(diào)模型等提供評(píng)測(cè)指標(biāo)指導(dǎo)，并介紹DeepEval框架實(shí)現(xiàn)方法。強(qiáng)調(diào)應(yīng)根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適指標(biāo)，準(zhǔn)確量化LLM性能&…

第一章：質(zhì)譜Open-AutoGLM技術(shù)突破概述質(zhì)譜分析在現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)與化學(xué)檢測(cè)中扮演著核心角色，而Open-AutoGLM的出現(xiàn)標(biāo)志著智能化質(zhì)譜數(shù)據(jù)解析邁入新紀(jì)元。該技術(shù)融合生成式語(yǔ)言模型（GLM）與自動(dòng)化質(zhì)譜圖譜解析框架，實(shí)現(xiàn)從原…

第一章：智普Open-AutoGLM本地化部署概述智普AI推出的Open-AutoGLM是一款面向自動(dòng)化任務(wù)的開(kāi)源大語(yǔ)言模型，支持自然語(yǔ)言理解、代碼生成與多輪對(duì)話能力。該模型可實(shí)現(xiàn)完全本地化部署，保障數(shù)據(jù)隱私與系統(tǒng)可控性，適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用集成…

第一章：Open-AutoGLM Ollama應(yīng)用全解析（大模型輕量化部署新紀(jì)元）隨著大語(yǔ)言模型在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用，如何實(shí)現(xiàn)高效、低成本的本地化部署成為技術(shù)落地的關(guān)鍵。Open-AutoGLM 與 Ollama 的結(jié)合為這一挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新解決方案&am…

博主介紹：??碼農(nóng)一枚 ，專注于大學(xué)生項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)、講解和畢業(yè)🚢文撰寫修改等。全棧領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，博客之星、掘金/華為云/阿里云/InfoQ等平臺(tái)優(yōu)質(zhì)作者、專注于Java、小程序技術(shù)領(lǐng)域和畢業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) ??技術(shù)范圍：&am…