命名实体识别 (NER) 是自然语言理解的基础构建块之一。当人类阅读文本时，我们会根据上下文和世界知识自然地识别和分类命名实体。例如，在句子“微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉在西雅图的一次会议上发表了讲话”中，我们会轻松地识别出组织、个人和地理 […]
理解 RAG 第 V 部分：管理上下文长度
传统的 LLM 存在上下文长度限制，这限制了在单个用户-模型交互中处理的信息量，这是其主要限制之一。RAG 在这其中扮演什么角色？
集成 TensorFlow 和 NumPy 以实现自定义操作
结合 TensorFlow 和 NumPy 的强大功能，可以实现高性能机器学习与精密数值计算之间的桥梁。
成功实现RAG的提示工程模式
本文将探讨各种提示工程方法，以改进 RAG 的结果。
实现多模态 RAG 系统
在本文中，我们将使用文本、音频和图像数据来实现多模态 RAG。
下一阶段数据科学（7 天迷你课程）
数据科学最初被称为统计分析，因为它曾经是提取数据信息的主要方法。随着技术的最新进展，引入了机器学习模型，扩展了我们分析和理解数据的能力。有许多可用的机器学习模型，但您不需要 […]
在 PyTorch 中创建自定义层和损失函数
让我们通过代码片段和实践见解，探索在 PyTorch 中创建和集成自定义层及损失函数的要点。
机器学习中的领域知识的作用：为什么主题专家很重要
领域知识——理解特定领域的细微差别、约束和背景——对于构建问题至关重要。
为你的下一个RAG系统准备的10个有用的LangChain组件
本文概述了 LangChain 中 10 个最受欢迎的构建模块，如果您热衷于使用这个强大的框架构建 RAG 系统，可以考虑使用它们。
构建你的第一个多智能体系统：初学者指南
学习如何构建一个高级的协作自动化系统。