rerank来提升RAG的准确度的策略

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成两种技术的模型,旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking(重排序)来提升RAG的准确度,可以采取以下策略: 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或

[转帖]Pepper-Box - Kafka Load Generator

https://github.com/GSLabDev/pepper-box Pepper-Box is kafka load generator plugin for jmeter. It allows to send kafka messages of type plain text(JSON,

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation,RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式,有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文,你将了解到英特

CartoonGAN论文复现:如何将图像动漫化

摘要:本案例是 CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization的论文复现案例。 本文分享自华为云社区《cartoongan 图像动漫化》,作者: HWCloudAI 。 本案例是 CartoonGAN: Gen

[转帖]聊聊Chat GPT-1到GPT-4的发展历程

http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型,在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务,

基于React的SSG静态站点渲染方案

基于React的SSG静态站点渲染方案 静态站点生成SSG - Static Site Generation是一种在构建时生成静态HTML等文件资源的方法,其可以完全不需要服务端的运行,通过预先生成静态文件,实现快速的内容加载和高度的安全性。由于其生成的是纯静态资源,便可以利用CDN等方案以更低的成

python 无监督生成模型

本文详细介绍了python 无监督生成模型,主要介绍了无监督生成模型是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)的方法。

关于对于Java中Entity以及VO,以及DTO中Request对象序列化的学习

关于 Serializable的探讨 前提引入 是由于软件测试上有同学提到说,什么该字段在程序刚运行时,导致jvm激增,所以吸引了我的注意 回顾代码 MybatisPlus Generator自动生成的entity中就经常带有这个, 而且我在开发代码的时候VO,以及DTO常常是直接复制对应的enti

免费考AI OCP认证,附通关秘籍!

这是一个能让你快速熟悉AI相关技能的考试,由Oracle官方提供,而且限时免费。 它就是OCI Generative AI Professional。 可以看到,目前免费政策正在执行,到今年的7月31号截止,有想法的小伙伴们要抓紧学习了。 具体信息可参考OU官方的介绍:全新推出OCI Generat

3.0 Python 迭代器与生成器

当我们需要处理一个大量的数据集合时,一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时,我们可以采用迭代器`Iterator`和生成器`Generator`的方法,逐个地处理数据,从而避免内存溢出的问题。迭代器是一个可以逐个访问元素的对象,它实现了`python`的迭代协议,即实现了`__iter__()`和`__next__()`方法。通过调用`__next__()`方法,我们可以逐个访问迭代

Jenkins Pipeline 流水线 - Parameters 参数化构建

可以通过参数的方式,指定构建的版本 有两种方式 界面添加 Pipeline Script 脚本配置 (需要Build 一次,然后生效,不知道有没有其它办法) General 界面添加 Pipeline Script Declarative Directive Generator pipeline {

chatgpt接口开发笔记2生成图片接口

chatgpt接口开发笔记2生成图片接口 chatgpt的生成图片接口,可以根据用户的描述来生成满足用户意愿的图片 1、了解接口参数 接口地址: POST https://api.openai.com/v1/images/generations 下面是接口文档描述内容 curl https://ap

MyBatis的逆向工程详细步骤操作

1. MyBatis的逆向工程详细步骤操作 @目录1. MyBatis的逆向工程详细步骤操作2. 逆向工程配置与生成2.1 MyBatis3Simple:基础版,只有基本的增删改查2.1.1 第一步:在pom.xml 中添加逆向工程插件2.1.2 第二步:配置 generatorConfig.xml

[转帖]GPT4All 一个开源 ChatGPT

https://zhuanlan.zhihu.com/p/618947904 通用预训练语言模型. ChatGPT 正在迅速发展与传播,新的大型语言模型 (LLM) 正在以越来越快的速度开发。就在过去几个月,有了颠覆性的 ChatGPT 和现在的 GPT-4。明确定义,GPT 代表(Generati