LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。
LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。
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近日,人工智能领域迎来了一项引人注目的技术突破——Genspark正式推出了其全新自动化AI代理“Super Agent”。这一智能系统以其强大的自主思考、任务规划与执行能力,迅速成为行业焦点。据悉,Super Agent不仅在功能上与此前备受关注的Manus相媲美,还通过独特的“多智能体混合系统”(Mixture-of-Agents)设计,展现了在多样化场景下处理任务的卓越性能,为用户带来了从日常事务到复杂研究的全面支持。Super Agent的核心在于其高度的自主性与灵活性。该系统能够深度理解用户需求,自动制定
OpenAI 团队推出了一个名为 PaperBench 的基准测试,旨在评估AI代理在复制先进 AI 研究方面的能力。该测试要求 AI 代理从头开始复制20篇2024年国际机器学习会议(ICML)中的重点和口头论文,整个过程涉及理解论文贡献、开发代码库以及成功执行实验。为确保评估的客观性,研究人员设计了详细的评分标准。这些标准将每项复制任务分解为多个层级的子任务,并设定明确的评分标准。PaperBench 一共包含8316个可以单独评分的任务,所有评分量规均与每篇论文的作者合作开发,以保证其准确性和真
2025 年 4 月 2 日,加利福尼亚——人工智能领域的竞争再掀波澜。继中国初创公司Butterfly Effect推出备受瞩目的通用AI代理Manus之后,由前百度高管景鲲创立的美国公司Genspark今日宣布推出其全新产品"Genspark Super Agent",号称是一款"快速、准确、可控"的通用AI代理。这一消息迅速在技术社区引发热议,众多专业人士将其与Manus相提并论,认为这标志着通用AI代理技术的新一轮角逐。Genspark Super Agent:功能亮点抢先看根据最新公开信息,Genspark Super Agent不仅在性能上对标Manus,还引入了一些独特的功
人工智能芯片巨头英伟达的研究人员近日发布了一项名为“FFN融合”(FFN Fusion)的创新架构优化技术。该技术旨在通过解决Transformer架构中固有的串行计算瓶颈,显著提升大型语言模型(LLMs)的推理效率,为更广泛地部署高性能AI应用铺平道路.近年来,大型语言模型在自然语言处理、科学研究和对话代理等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模和复杂性的不断增加,其推理过程所需的计算资源也大幅增长,导致了效率瓶颈。Transformer架构是LLM的基础,其交替的注意力机制和前馈网络
耶路撒冷希伯来大学的研究人员最近发现,在检索增强生成(RAG)系统中,即使总文本长度保持不变,处理的文档数量也会显著影响语言模型的性能。研究团队利用MuSiQue验证数据集中的2,417个问题进行实验,每个问题链接到20个维基百科段落。其中两到四段包含相关答案信息,其余段落作为干扰项。为研究文档数量的影响,团队创建了多个数据分区,逐步将文档数量从20个减少到最少只保留包含相关信息的2-4个文档。为确保总标记数一致,研究人员使用原始维基百科文章的文本扩展了保留
Midjourney 和纽约大学的研究人员近日联手开发出一种创新方法,旨在显著提升语言模型生成创意文本的多样性,同时将质量损失控制在最低限度。这项发表在最新研究论文中的技术,核心在于将“偏差指标”引入人工智能的训练过程。其运作原理是通过量化每个生成的文本与针对同一提示创建的其他文本之间的差异。研究人员利用嵌入文本及其成对余弦距离来计算这些差异,从而为系统提供了一种理解文本变异性的数学框架。这种新的训练方法能够评估大型语言模型(LLM)响应之间的差异
药物开发是一个复杂且成本高昂的过程,伴随着高失败率和漫长的开发周期。传统的药物发现过程需要从靶点识别到临床试验的各个阶段进行大量的实验验证,这往往消耗大量的时间和资源。然而,随着计算方法,特别是机器学习和预测建模的兴起,这一过程有望得到优化。为了应对当前计算模型在多种治疗任务中的局限性,谷歌 AI 推出了 TxGemma,这是一个专为药物开发中的各种治疗任务设计的通用大规模语言模型(LLM)系列。TxGemma 的独特之处在于,它整合了来自不同领域的数据集,包
Basic Memory是Basic Machines推出的知识管理系统,借助与Claude等LLM自然对话构建持久知识,并存储于本地Markdown文件,通过MCP协议实现LLM对本地知识库的读写。多数LLM互动短暂,缺乏背景知识,现有解决方法有局限。Basic Memory则优势显著:知识本地存储,由用户掌控;支持用户与LLM双向读写同一文件;采用Markdown和语义模式,结构清晰简单;形成可遍历知识图谱,便于LLM跟踪链接;兼容Obsidian等编辑器;基础设施轻量,仅索引本地文件。在实际应用中,以探索咖啡冲泡方法为例,用户先聊天分享心得,再
亚马逊近日在其购物工具中进一步融合了人工智能,以鼓励消费者增加购买。该公司在周三宣布推出新功能 “兴趣”,旨在打造个性化和对话式的搜索体验。通过这一新功能,用户可以在搜索栏中输入与自身兴趣、偏好甚至预算相关的定制化提示。例如,用户可以搜索 “适合爱好者的模型制作套件及配件” 或 “咖啡爱好者的冲泡工具和小玩意”。“兴趣” 功能利用大型语言模型(LLMs),将日常语言转换为传统搜索引擎可以理解的查询,从而提供更相关的产品建议。此外,该工具会在后
近日,清华大学的研究团队开源了其最新的研究成果——Video-T1。这项技术的核心在于测试时缩放 (Test-Time Scaling, TTS),旨在通过在视频生成过程的推理阶段投入更多的计算资源,显著提升生成视频的质量和与文本提示的一致性,而无需重新进行昂贵的模型训练。这一创新性的方法为视频生成领域带来了新的可能性。何为“测试时缩放”?在大型语言模型 (LLMs) 领域,研究人员已经发现,通过在测试阶段增加计算量可以有效提升模型性能。Video-T1借鉴了这一思路,并将其应用于视频生成