Ashutosh Malegaonkar – NVIDIA 技術博客
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Tue, 19 Mar 2024 04:56:09 +0000
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借助加速以太網網絡和網絡存儲擴展企業 RAG
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/scaling-enterprise-rag-with-accelerated-ethernet-networking-and-networked-storage/
Mon, 18 Mar 2024 04:50:31 +0000
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在生成式人工智能中，機器不僅可以從數據中學習，還可以生成類似人類的文本、圖像、視頻等。檢索增強生成 (RAG) 是一種突破性的方法。 RAG 工作流程基于 大型語言模型(LLM)，可以理解查詢并生成響應。但是，LLM 存在局限性，包括訓練復雜性和缺乏當前 (有時是專有) 信息。此外，當未根據特定數據進行訓練以回答提示時，它們往往會產生幻覺并合成事實錯誤的信息。RAG 通過向 LLM 提供企業特定信息來增強查詢，以幫助克服這些限制。 在本文中，我們討論了 RAG 如何助力企業為各種企業用例創建高質量、相關且引人入勝的內容。我們深入探討了擴展 RAG 以處理大量數據和用戶所面臨的技術挑戰，以及如何使用由 NVIDIA GPU 計算、加速以太網網絡、網絡存儲和 AI 軟件提供支持的可擴展架構來應對這些挑戰。 典型的 RAG 工作流程使用 向量數據庫，
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