檢索增強生成 (RAG)

2025年 8月 4日

如何使用 NVIDIA Llama Nemotron 模型通過推理增強 RAG 工作流

檢索增強生成 (RAG) 系統面臨的一大挑戰是處理缺乏明確清晰度或帶有隱含意圖的用戶查詢。用戶通常會以不準確的方式來表達問題。例如，
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2025年 7月 24日

借助 NVIDIA cuVS 優化索引和實時檢索的向量搜索

AI 賦能的搜索需要高性能索引、低延遲檢索和無縫可擴展性。NVIDIA cuVS 為開發者和數據科學家帶來了 GPU…
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2025年 7月 23日

在 Azure 上使用 Apache Spark 和 NVIDIA AI 進行無服務器分布式數據處理

將大量文本庫轉換為數字表示 (稱為嵌入) 的過程對于生成式 AI 至關重要。從語義搜索和推薦引擎到檢索增強生成 (RAG) ，
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2025年 7月 23日

PDF 數據提取方法及其在信息檢索中的應用

PDF 是共享財務報告、研究論文、技術文檔和營銷材料等信息的常用文件格式之一。然而，在構建有效的檢索增強生成 (RAG) 系統時，
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2025年 7月 21日

傳統 RAG 與代理 RAG——AI 智能體如何通過動態知識實現更高智能

是否曾依賴不知道新高速公路旁路或道路突然關閉的舊 GPS？它可能會讓您到達目的地，但不是最有效或最準確的方式。
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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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