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    2025第一篇关于Agentic RAG最全面的综述

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-03 08:00:00

    检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG) 系统结合了大语言模型(LLM)与检索机制,能够生成具有上下文相关性的高质量回答。虽然传统 RAG 在知识检索和生成

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    三分钟聊一下什么是向量数据库

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-03 08:00:00

    随着生成式 AI(GenAI)的崛起,向量数据库的流行度飙升。事实上,向量数据库不仅仅适用于大语言模型(LLM),在许多其他 AI 系统中也非常有用。在机器学习领域,我们经常需要处理向量嵌入(Vect

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    离谱!DeepSeek-V3加持的DeepSite一键生成网页应用,关键还免费!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-02 08:00:00

    DeepSite 是由开发者 enzostvs 打造的 Hugging Face Space 应用,基于最新版本的 DeepSeek-V3-0324 模型。该应用将 AI 编程与无代码开发完美结合,用

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    SmolDocling:一种轻量级、先进、闪电般快速的开源 OCR 模型

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-02 08:00:00

    Docling 简化了文档处理,解析各种格式(包括高级 PDF 理解),并提供与生成式AI 生态系统的无缝集成。Dcoling 的功能非常强大:🗂️ 解析多种文档格式,包括 PDF、DOCX、XLSX

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    连续尝试了18种RAG技术之后,我找到了最优的那个

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-01 08:00:00

    在当前生成式模型与信息检索技术快速发展的背景下,如何有效结合二者,提升问答系统的准确性与实用性成为技术探索的焦点。为了寻找最佳解决方案,我尝试了 18 种不同的 RAG(Retrieval-Augme

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    RAG101第六课:假设文档嵌入(HyDE)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-01 08:00:00

    传统的检索方法常常难以处理短查询与较长、详细文档之间的语义差距。假设文档嵌入(Hypothetical Document Embedding,HyDE)代表了一种创新的文档检索方法,通过缩小查询与文档

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    无需标注数据!将Llama 3.3 70B调优到GPT-4o水平

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-03-31 08:00:00

    LLM 难以适应新的企业任务。提示工程易出错且效果有限,而微调需要大量人工标注数据,大多数企业任务无法满足。Databricks 推出的 TAO(Test-time Adaptive Optimiza

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    使用Playwright、MCP和Semantic Kernel在4步构建一个能够浏览互联网的AI应用

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-03-31 08:00:00

    在深入实践之前,我们先来理解 MCP 的概念。我参考了许多博客和视频(文末会附上链接),但对我来说,最简单的理解方式是:就像 REST 为 Web API 交互提供了标准化方式一样,Model Con

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