如何让大语言模型成为更聪明的决策者：深入浅出PlanRAG技术
引言：让计算机做决策？ 近年来，我们经常听到 “人工智能” 这个词，特别是当我们谈论像聊天机器人或自动翻译工具时。但你有没有想过，计算机能否像人类一样做出复杂的决策？比如，公司该在哪个城市建新工厂，或商家应该如何调整库存来节省成本。这些问题通常需要我们分析大量数据…
提升文本生成可靠性的钥匙：纠正性检索增强生成（CRAG）解读
引言 大语言模型在生成文字时，有时会产生虚假或错误的信息，这就像是 “幻觉”。虽然 RAG 技术可以通过从外部数据库中获取相关信息，帮助模型减少这些错误，但它很依赖于能否找到正确的信息。如果检索到的文档不够准确，反而会让生成的结果更加错误。
CRAG（纠正型检索增强生成…
Weaviate + Google Vertex AI实现多模态嵌入
多模态嵌入的概述 多模态嵌入（Multimodal Embeddings）指的是通过对不同数据模式（如文本、图像、音频、视频等）进行嵌入表示。通过这种技术，Weaviate 能够将各种模式的输入（如文本和图像）转化为统一的向量表示，用于高效的相似性搜索或其他机器学习任务…
为什么矩阵乘法可以找到最相似的向量？
矩阵乘法可以找到最相似的向量，通常是因为在向量空间中，点积可以衡量两个向量之间的相似度。特别是当我们使用归一化的向量时，点积计算出的就是余弦相似度，它是衡量两个向量方向相似度的常用方式。让我们详细探讨为什么矩阵乘法能够找到最相似的向量。 向量点积的意义
在向量运算中，两个向量 \…
LangGraph | 构建客户支持机器人
客户支持机器人可以通过处理常规问题来节省团队的时间，但构建一个能够可靠处理各种任务的机器人却不容易，尤其是要避免让用户感到困惑或失望。 在本教程中，你将为一家航空公司构建一个客户支持机器人，帮助用户研究和安排旅行计划。你将学习如何使用 LangGraph 的中断功能…