檢索增強生成 (RAG)

2025年 6月 30日
出色的多模態 RAG:Llama 3.2 NeMo 檢索器嵌入模型如何提高工作流準確性
數據遠不止于文本,它本質上是多模態的,包括圖像、視頻、音頻等,通常采用復雜的非結構化格式。雖然常見的方法是將 PDF、掃描圖像、
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2025年 6月 25日
提高嵌入模型準確性,實現定制化信息檢索
自定義嵌入模型對于有效的信息檢索至關重要,尤其是在處理法律文本、病歷或多輪客戶對話等特定領域的數據時。通用、
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2025年 6月 18日
尋找實現準確 AI 響應的最優文本分塊策略
分塊策略是一種將大型文檔分解為較小、可管理的部分的方法,用于 AI 檢索。糟糕的分塊會導致結果不相關、效率低下并降低業務價值。
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2025年 6月 18日
使用一個 GPU 運行多模態提取以實現更高效的 AI 工作流
隨著企業生成和使用越來越多的多樣化數據,從 PDF 和演示文稿等多模態文檔中提取見解已成為一項重大挑戰。
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2025年 6月 11日
通過開源 AI-Q NVIDIA Blueprint 與您的企業數據交流
企業數據呈爆炸式增長,PB 級的電子郵件、報告、Slack 消息和數據庫的堆積速度比任何人都快。市場調研人員 Gartner 表示,
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2025年 5月 23日
LLM 推理、AI 智能體和測試時間縮放的簡單介紹
智能體一直是應用大語言模型 (LLMs) 解決復雜問題的主要驅動力。自 2023 年 AutoGPT 以來,
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2025年 5月 7日
概念驅動的 AI 教學助手引導學生獲得更深入的見解
在當今的教育環境中,生成式 AI 工具既帶來了福音,也帶來了挑戰。雖然這些工具提供了前所未有的信息獲取途徑,但也引發了對學術誠信的新擔憂。
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2025年 4月 23日
使用 NVIDIA NeMo 微服務,通過數據飛輪增強 AI 智能體
企業數據不斷變化。隨著時間的推移,這給保持 AI 系統的準確性帶來了重大挑戰。隨著企業組織越來越依賴 代理式 AI 系統 來優化業務流程,
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2025年 4月 23日
聚焦:Qodo 借助 NVIDIA DGX 實現高效代碼搜索創新
大語言模型 (LLMs) 使 AI 工具能夠幫助您更快地編寫更多代碼,但隨著我們要求這些工具承擔越來越復雜的任務,其局限性變得顯而易見。
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2025年 4月 16日
使用 NVIDIA NIM 構建 AI 驅動的自動引用驗證工具
引文的準確性對于保持學術和 AI 生成內容的完整性至關重要。當引用不準確或錯誤時,它們可能會誤導讀者并散布虛假信息。
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2025年 4月 16日
宣布推出基于 CUDA 評估 LLM 的開源框架 ComputeEval
大語言模型 (LLMs) 正在徹底改變開發者的編碼方式和編碼學習方式。對于經驗豐富的或初級的開發者來說,
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2025年 4月 15日
NVIDIA Llama Nemotron 超開放模型實現突破性的推理準確性
AI 不再只是生成文本或圖像,而是要針對商業、金融、客戶和醫療健康服務中的現實應用進行深度推理、詳細解決問題并實現強大的適應性。
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2025年 4月 9日
在 NVIDIA NeMo Guardrails 中使用 Cleanlab 可信語言模型防止 LLM 幻覺
隨著越來越多的企業將 Large Language Models (LLM) 集成到其應用中,他們面臨著一個嚴峻的挑戰:
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2025年 4月 8日
使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業 AI 智能體
此更新文章最初發布于 2025 年 3 月 18 日 。 企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響,
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2025年 4月 7日
使用合成數據評估和增強 RAG 工作流性能
隨著 大語言模型 (LLM) 在各種問答系統中的普及, 檢索增強生成 (RAG) 流程也成為焦點。
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2025年 4月 2日
LLM 基準測試:基本概念
在過去幾年中,作為廣泛的 AI 革命的一部分, 生成式 AI 和 大語言模型 (LLMs) 越來越受歡迎。
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