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来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_2438290.21179298854356066.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_2633480.39096209514856817.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_2543690.35417530261427776.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_2660530.8297056588183962.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_2608370.6146851493559414.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_3147300.058127919098378.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_3328410.2597565108018405.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_3333020.00556654409464763.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231101_3488730.9882818268305665.jpeg) HuggingAI 2024-02-28 13:11 【文章推荐】 一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结 近日,OpenAI联合创始人指出LLM类似新型CPU,其Context Window可加载多源信息,实现检索增强生成(RAG),简化外部信息传递至LLM。面对RAG广泛应用带来的用户困惑,本文将探讨关键概念与进展,如查询转换、扩展、重写及查询压缩技术,以应对用户输入变异性挑战,并讨论路由机制在解决数据来源问题中的作用。 文章地址: [一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结](https://mp.weixin.qq.com/s/xxFcMRMl--HPcGAkAYaW7w "一文解构大模型RAG问答关键环节及与LLM微调对比总结") #RAG# #文章推荐# 展开全部 RAG 文章推荐
yg9538
2024年3月30日 23:11
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