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RAG一文读懂!概念、场景、优势、对比微调与项目代码示例

本文结合“基于ERNIE SDK+LangChain搭建个人知识库”的代码示例,为您讲解RAG的相关概念。 概念 在2020年Facebook AI Research(FAIR)团队发表一篇名为《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的论文。这篇论文首次提出了RAG概念(目前大语言模型领域的一个重要概念),并对该概念进行详细介绍和解释。 此图是FAIR团队的方法概述。结合了一个预先训练的检索器(查询编码器+文档Index),并进行端到端微调。对于查询x,作者使用最大内积搜索(MIPS)查找前K个文档zi对于最终预测y,并将z视为一个潜在变量,并在给定不同文献的seq2seq预测上进行边缘化。 RAG模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说,当模型需要生成文本或者回答问题时,它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息,然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成,从而提高预测的质量和准确性。其中,“检索”、“利用”、“生成”是RAG的关键部分。 那如何才能更直观地理解这三个部分呢? 举个简单的例子...

冰盾·主动防御系统 4.0 更新说明

冰盾·主动防御系统是一款基于场景模式的终端、主机主动防御系统。使用冰盾可以帮助您拦截漏洞攻击、对抗流氓软件、保护电脑安全、提高工作效率。 冰盾跟其他HIPS软件的差异 经常有人问,冰盾跟其他的HIPS软件有什么差异,为什么选择冰盾,而不是其他安全软件。 冰盾打破传统基于对象操作的防护模型(比如文件的增、删、改、读等操作防御),采用基于场景模式的创新规则模型(比如禁止进程启动、文档保护、隐私保护),而且设计了基于模板+参数的规则引擎,大大降低了防御规则的编辑难度,同时还提供规则市场,让规则的分享和获取变得触手可及。 在性能上,冰盾规则引擎采用双缓存模式,匹配的效率提升到了极致,在不错误设置规则的情况,对系统几乎没有任何性能消耗。长期运行也不会有任何内存增长或者性能累计消耗,不仅适应于个人电脑,也非常适用于云服务器。 冰盾完全采用微软推荐的标准内核API实现功能,兼容性好,可以跟其他的安全软件很好并存。 版本更新说明(4.0.0) iMonitorSDK更新到4.0 添加内核规则引擎 添加文件隐藏支持 添加沙箱支持 添加RPC调用进程溯源 优化部分性能 模板 添加内置规则模板 添加高级模板...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。