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Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？

本文介绍了如何使用Neo4j和LangChain构建基于知识图谱的RAG系统，通过结合大语言模型和图数据库，提高处理幻觉的能力，并使用LangGraph框架增强LLM应用程序的循环和持久性。

发布日期： 2024-08-27 12:45:22

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15 种高级 RAG 技术，值得收藏！

本文介绍了15种高级RAG技术，包括增加信息密度、应用分层索引检索、改善检索对称性、使用LLMs去重信息和测试优化分块策略等，旨在提高检索效率和生成模型的响应准确性。

发布日期： 2024-08-27 08:56:56

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果粉沸腾！苹果手机 AI 重磅上线，Siri 秒变贾维斯

苹果公司推出了iOS 18.1 Beta版，其中包含了Siri的全新升级，使其成为Apple Intelligence & Siri的核心。升级后的Siri具备了更强大的语言处理和生成能力，能够提供更优雅的交流体验，帮助用户在写作和沟通上更加高效。

发布日期： 2024-08-27 08:30:05

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【开源】 53AI Hub，跨平台的智能体发布与运营平台

无缝对接字节扣子、腾讯元器、Dify、FastGPT、RAGFlow等智能体开发平台，让开发者和企业能够快速搭建生产运营级的 AI门户，无需复杂的技术整合流程。即使是没有技术背景的人员，也能轻松参与智能体发布和运营，极大降低了 AI 应用落地的门槛。

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一键接入Coze、Dify 等平台

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RAG优化策略RAG-Fusion是什么？一文带你理清前因后果

RAG-Fusion是一种针对RAG技术的优化策略，通过生成多个用户查询并重新排序结果来解决RAG在搜索效率和结果相关性方面的限制。

发布日期： 2024-08-27 08:29:41

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更强的GPT4o上线结构化输出能力，国产进行中？

GPT-4o发布了新版本，通过结构化输出能力，提高了输入输出效率，支持生成与系统互操作所需的格式匹配的输出。文章介绍了结构化输出的实现原理，包括基于JSON Schema的约束、上下文无关文法、动态约束解码和转换为缓存的数据结构。

发布日期： 2024-08-27 08:18:17

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全球首发｜企业实施AI大模型落地项目指南

《心灵之镜：人工智能时代的风险与回报》一书为企业实施AI大模型落地项目提供了12个关键步骤，强调了AI在企业转型中的重要性，以及如何通过AI辅助和增强员工工作，实现业务价值最大化。

发布日期： 2024-08-27 08:13:07

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将微软GraphRAG输出到Neo4J并使用Langchain或LlamaIndex实现本地和全局检索

本文介绍了如何将微软的GraphRAG库的输出存储到Neo4j数据库，并使用LangChain或LlamaIndex实现本地和全局检索。文章首先讨论了GraphRAG库的工作原理，包括如何使用大语言模型提取文档中的实体和关系，构建知识图谱，并生成摘要。然后介绍了如何将GraphRAG的输出导入Neo4j，并使用LangChain和LlamaIndex进行检索。

发布日期： 2024-08-27 08:09:26

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这5种AI大模型应用，彻底凉凉了

本文对当前市场上一些失败的AI大模型应用进行了盘点，指出了'套壳'大模型等应用的失败原因，包括技术门槛低、缺乏技术壁垒、用户体验优化不足等。

发布日期： 2024-08-27 08:09:14

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从研究到生产：相对答案质量 (RAQ) 和 NVIDIA NIM

本文介绍了一种名为RAQ（相对答案质量）的方法，用于评估不同大型语言模型（LLMs）的答案质量，并通过NVIDIA NIM微服务实现从研究到生产级解决方案的过渡。

发布日期： 2024-08-27 07:55:02

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为什么你需要了解小型语言模型

文章通过比喻阐述了小型语言模型（SLMs）与大型语言模型（LLMs）的区别，指出SLMs在特定领域具有更高的效率和针对性。SLMs通常参数少于100亿，可以进行微调以适应特定需求。

发布日期： 2024-08-27 07:54:33

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在学术研究中最大化使用ChatGPT，学术研究的15 个关键提示词指令

本文介绍了如何利用ChatGPT等AI工具辅助学术研究，提供了15个关键的提示词指令，帮助研究人员更高效地进行文献综述、集思广益、方法建议和统计分析等学术活动。

发布日期： 2024-08-27 07:50:30

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预训练（Pre-training），人工智能（AI）领域的预训练是什么，初步认识预训练

本文介绍了预训练（Pre-training）在人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）中的重要性，包括基本概念、关键技术、主要方法、优势、挑战以及实际应用。

发布日期： 2024-08-27 07:49:20

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“智改数转”之简谈工业大数据+AI应用场景探索

本文探讨了工业大数据的概念、特点、发展趋势以及与AI融合的应用场景。工业大数据通过传感器和物联网技术采集，具有数据量大、来源多样、实时性强等特点。随着技术进步，数据融合、智能化分析、实时性增强和安全性提升成为发展趋势。工业大数据与AI的结合，尤其在智能制造领域，通过优化生产流程、提高效率，推动了工业领域的智能化转型。

发布日期： 2024-08-27 07:49:04

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