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53AI知识库
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T-RAG=RAG+微调+实体识别
T-RAG 技术是一种将 RAG 架构与开源的微调语言模型和实体树向量数据库相结合的方法,用于支持语境检索,特别是在企业私有文档的问答场景中。
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AI agent产品设计实践:解决业务中的半确定性问题
本文介绍了如何将 AI agent 引入业务系统以解决半确定性问题,并分享了实践经验和解决方案。
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如何用AI提升工作效率?
人工智能技术可以提高工作效率,甚至可以优化 50%的员工,作者通过实际案例展示了 AI 技术在企业中的应用。
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企业向 “AI原生” 转型的五步法
向AI原生转型,你的企业准备好了么?
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直播进行中 | 来一起探索更高效的成交方式
顶峰行动派创始人雅凡与小名片创始人杨芳贤带你走进小名片3.0
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(二)Notion CEO:为什么RAG会彻底改变知识型工作?
Language model 和 RAG 出现之前,人们之所以需要计算机是因为需要一个地方来存储信息,并且可以随时检索、调用这些信息,但检索主要依赖于关键词,并且这个词要相当精确,因此有的时候还会要求用户具备一些优化关键词的技巧。
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(一)Notion CEO:为什么RAG会彻底改变知识型工作?
01 AI 是 Notion 的机会 02 Notion AI 的诞生 03 RAG:知识管理的未来 04 AI 让 SaaS 进入新一轮 Bundling
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(三)初识AI Agent—以大模型为核心的智能体
复旦大学NLP团队在《A Survey on Large Language Model basedAutonomous Agents》一文中总结性地指出,如果基于大语言模型构建AI Agent,其总体框架由大脑、感知和行动三个关键部分组成
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(二)初识AI Agent—以大模型为核心的智能体
从工作模式来看,AI智能体可以分为单Agent、多Agent、混合Agent(人机交互Agent)三种类型
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(一)初识AI Agent—以大模型为核心的智能体
初识AI Agent—以大模型为核心的智能体; AI智能体概述 AI Agent基本构成和技术原理 应用场景与案例
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