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#图搜索
深入解析RAG技术: 检索增强生成如何提升大语言模型的能力
1 个月前
RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种将检索技术与生成式AI模型相结合的创新方法,能够显著提升大语言模型的准确性、可靠性和知识应用能力。本文将深入探讨RAG的工作原理、应用场景及其在AI领域的重要意义。
RAG
txtai
向量搜索
图搜索
LLM
Github
开源项目
1 个月前
ControlLLM: 让大语言模型具备多模态工具使用能力的创新框架
1 个月前
ControlLLM是一个创新的框架,通过图搜索方法赋予大语言模型使用多模态工具的能力,可以解决复杂的现实世界任务。本文详细介绍了ControlLLM的工作原理、主要特性和应用场景,展示了其在图像、音频、视频等多模态任务中的优越性能。
ControlLLM
大语言模型
多模态工具
图搜索
任务分解
Github
开源项目
1 个月前
ControlLLM: 通过图搜索增强大型语言模型的工具使用能力
1 个月前
ControlLLM是一个创新框架,能够让大型语言模型利用多模态工具解决复杂的现实世界任务。该框架通过任务分解、图搜索和执行引擎三大核心组件,克服了工具调用中的多项挑战,在图像、音频和视频处理等多样化任务中展现出优异的准确性、效率和versatility。
ControlLLM
大语言模型
多模态工具
图搜索
任务分解
Github
开源项目
1 个月前
相关项目
ControlLLM
ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎,有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率,为大语言模型应用开辟新途径。
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rag
RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法,通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署,可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。
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