信息检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势,可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌现出众

1.基本概念检索增强LLM(RetrievalAugmentedLLM)，简单来说，就是给LLM提供外部数据库，对于用户问题(Query)，通过一些信息检索(InformationRetrieval,IR)的技术，先从外部数据库中检索出和用户问题相关的信息，然后让LLM结合这些相关信息来生成结果。下图是一个检

习题1习题2

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基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求

大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性和幻觉问题仍然是一个挑战。检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）通过为LLM提供额外的外部知识和上下文，有效地解决了这些问题。截至2024年RAG已经成为应用生成

在电子商务的快速发展中，商品详情数据的准确性和可访问性对于提升用户体验和增强业务竞争力至关重要。电商API接口作为连接用户、商家和平台的桥梁，其设计与实现的质量直接影响到数据的检索效率和准确性。本文将深入探讨电商API接口在商品详情数据方面的设计与实现。一、商品详情数据

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RAG系统及其挑战检索增强生成的流行是有充分理由的。它允许AI系统通过结合信息检索和语言生成来回答问题。标准的RAG管道通过摄取数据、检索相关信息并使用它来生成响应来实现这一点。然而，随着数据变得越来越复杂，查询也越来越复杂，传统的RAG系统可能会面临限制。这就是语

本期将为您带来五本计算机SCI妥妥毕业神刊！ARTIFICIALINTELLIGENCE  INTERNATIONALJOURNALOFINTELLIGENTSYSTEMS ACMTRANSACTIONSONINFORMATIONSYSTEMSJournalofKingSaudUniversity-ComputerandInformationSciences  EgyptianInformaticsJ

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计算机与网络已融入到了人们的日常学习、工作和生活之中，成为人们不可或缺的助手和伙伴。计算机与网络的飞速发展完全改变了人们的学习、工作和生活方式。智能化是计算机研究与开发的一个主要目标。近几十年来的实践表明，统计机器学习方法是实现这一目标的最有效手段，尽管它还存在

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什么是全文查询的“分词机制”？分词机制，也常称为“分词”或“词条化”（Tokenization），是将一段连续的文本切分成若干独立的词汇或词条的过程。在很多文本处理和信息检索的任务中，分词是首要且关键的步骤。分词机制的重要性主要体现在以下几个方面：信息检索：搜索引擎

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