作者丨 谢志军 通过对用户行为序列建模，推荐系统很好地洞察了用户序列行为背后的深层动机，在深度学习时代获得了巨大的成功。自chatgpt出现后 ...

不到1美元，打造全球第3超强AI助手！港大3人开源最强Deep Research ...

作者：mitin在数字化浪潮的推动下，AI大模型以其卓越的自然语言处理能力和智能交互特性，迅速在很多领域中占据了重要地位。比如：与传统客服 ...

Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务，专注于通过自定义的连续数据混合管道高效索引数据集。它支持检索增强生成（RAG）、合成记忆、提示工程以及自定义语义记忆处理。KM 支持自然语言查询，从已索引的数据中获取答案，并提供完整的引用和原始来源链接。 通过 KM 我们可以让 LLM 认识更多新的 ...

随机选择的答案为BCD，但最终显示在学习通上的答案是ACD 无论是随机生成的答案还是通过题库获取到的答案均有这个问题，开启自动提交时，提交的答案也与程序获取到的答案不同。 分析 以下是通过网页作答时，点击“暂时保存”时的网络流量： 可以看出来即使通过网页作答时，显示选中的答案 ...

来看一个RAG比赛方案，提出了一个名为EasyRAG的框架，用于自动化网络操作的检索增强生成。该框架旨在解决网络操作中信息检索和生成效率低、准确性差的问题。研究难点包括：如何在保证准确性的前提下提高检索和生成的效率；如何实现简单快速的部署；如何在推理过程中显著减少延迟。比赛 ...

基于BM25、BGE、OpenAI Embedding检索算法的检索增强生成RAG示例，支持OpenAI风格的大模型服务 - hsulin0806/rag-omni_20240801 ...

本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2… ...

ElasticsSearch （以下简称 ES）目前毕竟发展到 8.x 版本了，已经有几种可选的方式能够高效的支持这种一对多关系的映射和搜索。 一、简介 实际的软件项目开发过程中，因为业务上的需要，我们的数据库表与表之间的结构是一对 ...