MiniRAG来了！检索增强生成从未如此简单！
近年来检索增强生成技术的发展使得语言模型能够高效利用外部知识。然而小语言模型在RAG中的使用受限，MiniRAG通过语义感知异构图索引和轻量级拓扑增强检索解决了这个问题。
AI技术研习社
GraphRAG × AutoGen × Ollama × Chainlit = 本地免费多代理 RAG 超级 AI 助手
作为一名对前沿技术充满热情的研究者，我深刻感受到检索增强生成（Retrieval-Augmented
如何提升预训练LLMs：从零打造到微调优化的全攻略
文章介绍了在现有预训练模型基础上进行微调的方法，包括监督式微调、偏好对齐方法（如基于人类反馈的强化学习和直接偏好优化）、单体偏好优化等，强调了其在提升模型实用性和适应特定任务中的优势。
RAG评估框架：RAG Triad框架及其实战
RAG三元组由三个关键指标组成：答案相关性、忠实度和上下文相关性。通过合理调整这些超参数，可以优化每个评估指标，实现更高效和准确的问答系统。使用deepeval库中的评估方法简单易行。
AI Agents：揭秘数字化工人构建术，颠覆未来职场格局！
人工智能代理正在改变软件开发方式，它们利用LLMs进行推理、决策和学习。本文探讨了AI代理的核心组件及其如何工作，并讨论了其对未来技术交互的深远影响。