【AI驱动】 一、简介 检索增强生成（RAG）通过结合从数据源检索到的信息，为大语言模型（大语言模型）生成的回答提供依据。简而言之，RAG 结合了搜索和大语言模型提示功能，即在模型回答问题时，以搜索算法发现的信息作为上下文环境。这里，查询请求和检索...

【AI驱动】 本文将从零开始讲解大型语言模型 (LLM) 的工作原理——只假设你知道如何对两个数字进行加法和乘法运算。这篇长文LLM旨在完全自包含。我们将首先用笔和纸构建一个简单的生成式人工智能，然后逐步讲解理解现代 LLM 和 Transformer 架构所需的一切知识。本文将去除机器学习中所有花哨的语言和术语，并将所有内容简单地表示为数字。我们仍然会指出事物的名称，以便你在阅读充满术语的内容时能够联系起来。

【AI驱动】 检索增强生成 (RAG) 及其应用 检索增强生成 (RAG) 是一种利用大型语言模型 (LLM) 从非结构化数据源中自动进行知识搜索、综合、提取和规划的新方法。由于能够使用上下文信息增强 LLM 应用程序，该方法在过去一年中获得了越来...

【AI驱动】 将你的聊天机器人转变为可与外部API交互的智能体 Function Calling 函数调用不是新鲜事物。2023年7月，OpenAI为其GPT模型引入了函数调用功能，现在其他竞争对手也在采用这一特性。谷歌的Gemini API最近支...

【AI驱动】 一系列 RAG 技术可帮助您将 RAG 应用开发成为稳健且持久的应用 如今，人们发展成为生成式人工智能专家的速度非常惊人。他们每个人都宣称生成式人工智能将带来下一场工业革命。 这是一个很大的承诺，但我同意，我认为这次是真的。人工...

【AI驱动】 检索增强生成 （RAG） 是一种强大的技术，它将信息检索与生成式 AI 相结合，以产生更准确、上下文更丰富的响应。本文将探讨 15 种高级 RAG 技术，以提高生成式 AI 系统的输出质量和整体性能的鲁棒性。这样做使本文能够测试和识别从预检...

【AI驱动】 ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往...

【AI驱动】 一、GPT的缺陷 🔥 最近一年的时间里，我们正处于人工智能革命的浪潮中，以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，带给我们无限震撼的同时，其天然的缺陷和诸多的限制也让开发者头痛不已，如输入上下文token的限制、不具备记忆能力等等。...

【AI驱动】 # AI对抗训练：解密数字水印和图片篡改检测技术 在当今数字时代，图像真实性验证和知识产权保护变得至关重要。随着AI技术的快速发展，数字水印和图片篡改检测技术已成为保护数字资产的核心手段。本文将深入探讨这一领域的关键技术和实践应用。 ...

【AI驱动】 前言 在当今的技术环境中，人工智能（AI）与前端开发的融合越来越普遍。其中一个显著的应用是在图像识别中，AI算法可以检测和标记图像中的对象，增强用户体验，并在网站或应用程序上实现创新功能。 下面将给出完成图片识别功能简易代码示例...

【AI驱动】 在自然语言处理（NLP）领域，Text-Classification（文本分类）是一项非常重要的任务，它涉及到将文本数据分配到预定义的类别中。借助 Transformers 框架的 Pipeline API，我们可以轻松地使用预训练模型进行...

【AI驱动】 一、背景 阿里云有位工程师叫朴灵，热爱开源，是活跃在 Github 上的国内技术大牛之一。在阿里工作 6 年之际，朴灵产生了离职的想法，打算去一家创业公司再战高峰。走之前，朴灵做了一些研究工作，他发现阿里云在功能和产品上可以说是一流的...

【AI驱动】 Langchain中ChatOpenAI和OpenAI 的区别 在学习LangChain的过程中，我遇到了一些疑惑。在官方示例中，我发现有些地方使用的是OpenAI模型，而在其他一些地方却使用了ChatOpenAI模型。 我理解...

【AI驱动】 bentoml：把你的机器学习模型变成专业级API服务！ 大家好，我是阿图！今天要给大家介绍一个超级实用的Python库 - bentoml。如果你学过机器学习，一定遇到过这个烦恼：训练好的模型要怎么部署？怎么让别人也能用上我的模型？...

【AI驱动】 01背   景 近年来，随着人工智能对传统行业的赋能改造，越来越多的基于人工智能的业务解决方案被提出来，声纹识别在保险行业中的身份认证便是一个很好的例子. 声纹识别是根据说话人发音的生理和行为特征，自动识别说话人身份的一种生物识别技术...