Wei Ping – NVIDIA 技術博客
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Thu, 30 Nov 2023 07:38:03 +0000
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使用 NVIDIA 檢索 QA 嵌入模型構建企業檢索增強生成應用
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/build-enterprise-retrieval-augmented-generation-apps-with-nvidia-retrieval-qa-embedding-model/
Thu, 30 Nov 2023 06:31:11 +0000
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大型語言模型 (LLM) 對人類語言和編程語言的深刻理解正在改變 AI 格局。對于新一代企業生產力應用程序而言，它們至關重要，可提高用戶在編程、文案編輯、頭腦風暴和回答各種主題的問題等任務中的效率。 然而，這些模型通常難以處理實時事件和特定知識領域，從而導致不準確之處。微調這些模型可以增強其知識，但成本高昂，并且需要定期更新。 檢索增強生成（RAG）通過將信息檢索與 LLM 結合，為開放領域的問答應用提供解決方案。RAG 為 LLM 提供大量可更新的知識，有效解決了這些限制（圖 1）。NVIDIA NeMo 框架中的 NVIDIA NeMo Retriever 優化了 RAG 的嵌入和檢索部分，以提供更高的準確性和更高效的響應。 本文概述了 RAG 工作流組件的工作原理，以及與創建支持 RAG 的 AI 應用相關的企業挑戰(例如商業可行性)。
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