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RAG 陷阱:向量搜索不是语义理解
盲目依赖余弦相似度如何破坏你的检索准确性并产生幻觉。
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盲目依赖余弦相似度如何破坏你的检索准确性并产生幻觉。
APPLICATION
本文是使用网络抓取、分块和向量嵌入构建RAG应用程序的全面指南。
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如何使用 Milvus 构建自己的多模态 RAG 系统,并利用GPT-4o语言模型来优化输出。
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我编写了一个视觉搜索算法,它与段落中的上下文相匹配,从 100 个候选图像中选择正确的图像。
MODEL-ZOO
在音乐推荐、情感分析、环境声音识别等领域,音频嵌入技术已经成为不可或缺的工具。本文将介绍10个广泛使用的音频嵌入模型。
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想象一下,你哼唱的歌曲直接出现在屏幕上?这就是我们今天要做的。
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直接用机器学习模型处理这些原始数据可能非常繁琐且效率低下,本文介绍如何使用Mel频谱构造音频的嵌入向量,然后基于嵌入向量实现音乐推荐。
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在本文中,我将通过一个实际示例来解释如何使用 LLM 自动从半结构化和非结构化文档中提取所需信息,然后分析这些信息。
MOEE
混合专家 (MoE) LLM 可以作为嵌入模型,应用多种以嵌入为重点的任务,而无需进一步微调。
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商业文档,例如复杂的报告、产品目录、设计文件、财务报表、技术手册和市场分析报告,通常包含多模态数据(文本以及图形、图表、地图、照片、信息图、图表和蓝图等视觉内容)。从这些文档中找到正确的信息需要对客户或公司员工提出的给定查询的文本和相关图像进行语义搜索。例如,公司的产品可能通过其标题、文本描述和图像来描述。同样,项目提案可能包括文本、说明预算分配的图表、显示地理覆盖范围的地图和过去项目的照片的组合。 准确快速地搜索多模态信息对于提高业务生产力非常重要。业务数据通常以文本和图像格式分布在各种来源中,这使得高效检索所有相关信息变得具有挑战性。虽然生成式 AI 方法(尤其是利用 LLM 的方法)增强了业务中的知识管理(例如,检索增强生成、图形 RAG 等),但它们在访问多模态、分散的数据方面面临限制。统一不同数据类型的方法允许用户使用自然语言提示查询各种格式。此功能可以使公司内的员工和管理层受益,并改善客户体验。它可以有多种用例,例如对相似主题进行聚类并发现主题趋势、构建推荐引擎、让客户参与更相关的内容、更快地访问信息以改进决策、提供特定于用户的搜索结果、增强用户交互以使其感觉更直观和自然