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搞大模型,没有重排工具怎么行?

在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的“最新知识”来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: Embedding 模型:用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量 向量数据库:用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索(检索出最相关的 Top-K 个信息) 提示词工程(Prompt engineering):用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入 大语言模型(LLM):用于生成回答 上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生“幻觉”、生成内容不可靠的问题。但是,一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求,需要更为复杂的架构。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。 什么是 Reranker? Reranker (重排器)是信息检索(IR)生态系统中的一个重要组成部分,用于评估搜索结果,并进行重新排序,从而提升查询结果相关性。在 RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用...

从 Icelake 到 Iceberg Rust

本文作者丁皓是Databend 研发工程师,也是开源项目 OpenDAL 作者,主要研究领域包括存储、自动化与开源。 太长不看 Icelake 已经停止更新,请改用 iceberg-rust。 Iceberg-rust 是一个由社区驱动的项目,所有 Icelake 的贡献者都已转向该项目。它涵盖了 Icelake 之前提供的所有功能,并且是 Apache Iceberg 的官方实现版本。 引言 我将分享 icelake 和 iceberg-rust 背后的历史。这篇文章将记录一个开放社区是如何运作的:人们因共同的目标而团结,共同努力。这是开源最初的力量,也总是吸引我的地方。 Iceberg 是一种用于巨大分析表的高性能格式。它在全球范围内被广泛使用,并且几乎所有查询引擎都支持它。用户可以编写 SQL 来从存储在对象存储服务中的 Iceberg 表查询数据,无需首先将其导入数据库。 长期以来,Iceberg 缺少官方 Rust 实现,这就是我们故事开始的地方。 Icelake In Databend 我们在 Databend 内部已经讨论了很多次关于支持开放表格格式的话题,我对此非常感兴...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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