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网易有道自研知识库问答引擎 QAnything 开源

网易有道宣布自研的知识库问答引擎 QAnything正式开源:Q 是question,A是answer,QAnything的目标在于“万物皆可问”。 除了可以调用云端大模型服务,还支持纯本地部署。系统支持word、ppt、excel、pdf、图片等多种文档格式,直接导入进去即可像"ChatGPT"一样问答。 (QAnything 系统架构图) QAnything的主要原理是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)。作为有道自研的RAG引擎,QAnything 结合了用户私有数据和大模型的优势——用户的任何内容,以任意的形式存在,比如各种格式的文档,音频,数据库等,都可以在QAnything的支持下,变成可以针对其内容进行问答的使用方式,通过这个技术框架用户可以很方便地搭建自己的智能知识助手。 值得一提的是,QAnything是一套完整的RAG系统,包括专门优化的自研的embedding和rerank模型,微调后的LLM,优化后的推理代码,向量数据库,以及一个立即上手可用的前端。所有的算法模型(包括7B大模型+embedding/re...

红帽正在开发 AI 工具

Red Hat 工程师 Jiri Kyjovsky透露称,他们正在开发一款名为"Log Detective"的 AI 工具,通过人工智能模型来帮助分析 RPM 包构建失败的原因。 viahttps://log-detective.com/ 该工具将利用 AI 模型来识别和解释构建失败,并提供简单的建议以解决问题。Log Detective 的目标是使 RPM 打包人员更容易找出构建失败的原因。他们正在训练 AI 模型,以便它能够理解 RPM 构建日志,并用简单的语言解释失败原因,并提供修复建议。 Log Detective 官网写道: 每个构建都会产生数千行输出,分割在多个日志文件中。相关的错误消息可能在任何地方。这就像大海捞针一样。 经验丰富的打包者有一种直觉,错误消息最有可能出现在哪里,但无论如何,这个过程都很乏味。新手则常常被复杂性所淹没,完全错过错误消息。 Log Detective 通过训练 AI 模型来理解 RPM 构建日志,并用简单的语言解释错误,提供修复方法的建议,开发者根本不需要打开日志。

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