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AIAPI - 转向AI原生检索

导读 大型语言模型(LLMs)展示了非常强大能力,但在实际应用中仍旧有一些问题需要解决,比如幻觉现象、在垂类细分场景下的知识更新较慢,以及在回答中缺乏透明度(模型黑盒问题)等。检索增强生成(RAG)是在使用LLM回答问题之前,从外部信息系统中检索最新,最相关的信息,再借助LLM的生成能力,生成准确的结果。在多方论文和文献中,RAG已被证明其有效性。 百度作为全球最大的中文搜索引擎,收录了超过千亿的中文网页数据库,为用户提供准确、高效、便捷的搜索服务。百度搜索系统经历了20年的搜索产品演进,系统的目标是高效的为人们解决信息检索问题,经过数据抓取、收录、检索,排序和展现,为用户提供准确、易用的搜索服务。但是对于大模型来说,人类易读的搜索结果内容却不便于模型对内容抽取和理解。 在RAG场景下,提出了一个既要又要的问题:一方面希望能够利用百度检索排序的优质策略,保证数据的高相关、高时效和多样性,为大模型提供完整的全文结构化内容;另一方面又希望用更低的检索成本、更高的时延要求给大模型的内容精细化组织预留足够的空间。在此背景下,我们启动了AIAPI项目,为大模型提供更加AI原生的检索能力。 01 ...

AlmaLinux 10 Beta

AlmaLinux 10 Beta 已发布,预计稳定版将于明年第二季度推出。 在安全性方面,该版本引入了后量子加密技术支持,并更新了 SELinux 和 OpenSSH。 新的 sudo 系统角色简化了跨多个系统的配置管理,而 Sequoia PGP 等新工具则扩展了加密选项。 该版本还带来了一些与 RHEL 10.0 的不同之处,这些在 AlmaLinux 10 的发布说明中有详细介绍。 详情查看https://almalinux.org/blog/2024-12-10-almalinux-10-0-beta-now-available/ 询问AI

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