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鐵人賽 生成式 AI DAY 23

技術 day23 RAG與雲端非向量搜尋服務:AWS Kendra與GCP AgentBuilder初探

前言 昨天我們介紹了AWS Bedrock Knowledge Bases和Azrue AI Search,這些都有提供將文件轉乘向量的功能,但是其實也有不轉成...

鐵人賽 生成式 AI DAY 22

技術 day22 RAG加速資料檢索:雲端資料庫與雲端向量搜尋服務初探

前言 昨天我們進行LangChain結合Diagram as Code RAG生成雲端架構圖的初步展示,但對於文件管理來說,要在本地端管理越來越多的文件,實在難...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

技術 day8 LangChain RAG:資料庫建置到檢索生成解析

前言 昨天我們進行RAG的介紹、使用RAG的步驟與優劣勢,那麼今天我們將會介紹我們在LangChain使用RAG的詳細步驟,畢竟會需要外部資料源,我們之後會從資...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 4
30 Days of AI Research 系列 第 4

技術 [Day 4] Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval (FLMR)

Paper link | Note link | Code link | NeurIPS 2023 Paper title: Fine-grained La...

鐵人賽 AI & Data DAY 21
LLM 學習筆記 系列 第 21

技術 LLM Note Day 21 - 資訊檢索小知識 IR Tips

簡介 資訊檢索 (Information Retrieval, IR) 在討論如何快速的搜尋使用者想要找到的結果,在 LLM 出現之前已經是個相對成熟的領域,我...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [自然語言處理基礎] 語法分析與資訊檢索 (II)

前言 上一回我們將詞性標籤依序排列建構出片語組塊( phrase chunk ),描繪出相應的分析樹,藉由簡單的文法結構來分析句子。當我們在進行語塊分析時並不會...