摘要文章首先概述了專案的核心目標,包括 理解自然語言查詢、進行即時網路搜尋、提供準確相關的答案、支援多輪對話、提供流暢的使用體驗。接著,文章深入分析了系統的架...
前言✨
在 LlamaIndex🦙 框架中,提供了豐富的 Query 與 Chat Engine 功能,使得我們能更靈活地處理資料的檢索和互動。透過這些引擎使用...
前言
昨天的文章中,實現作業系統的虛擬記憶體的其中一個步驟是page swapping 🔄,也就是將記憶體裡面的部分內容與硬碟做交換,以便在實體記憶體不足時,將...
前言
之前的程式例子中,我們幾乎都只有讓模型進行一次推論,一點都不像在聊天。你可能會寫出這樣的程式碼 。然後就會像圖中的輸出一樣,模型總是會忘記我們先前說的話。...
預設不見得最好
開始用 RAG 處理資料後,發現抓出的內容似乎有點落差,而影響查詢結果最重要的就是 Embedding,原本想說 Open AI 的 embe...
RAG 技術的現狀與挑戰
隨著大語言模型在 2027 年 8 月的進一步發展,檢索增強生成(RAG, Retrieval-Augmented Generati...