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微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解

LLM架构

微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解 📖阅读时长：20分钟 🕙发布时间：2025-02-02 近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏

向量相似性搜索与图数据库：数据处理的创新融合近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏知乎LLM专栏

RAG

使用 DeepSeek-R1 等推理模型将 RAG 转换为 RAT，以实现更智能的 AI 传统的检索增强生成（RAG）系统在生成具备上下文感知的答案方面表现出色。然而，它们往往存在以下不足：精确性不足：单次推理可能会忽略复杂查询中的细微差别。理解不够深入：若没有迭代过程，输出结果可能无法全面解决

RAG LLM架构

DeepSeek R1：了解GRPO和多阶段训练近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏

LLM架构

多智能体微调是一种实现自我提升的补充方法，它将微调应用于语言模型的多智能体群体。一组均基于相同基础模型的语言模型，通过模型间的多智能体交互生成的数据，分别对各个模型进行更新，实现独立的专业化。通过在不同的数据集上训练每个模型，这种方法能够让各个模型实现专业化，并使整个模型集合更加多样化。方法多智

Agent 基础模型

多LLM文本摘要：创新方法与卓越成果论文 https://arxiv.org/abs/2412.15487 Multi-LLM Text Summarization 2412.15487 多LLM摘要框架在每一轮对话中有两个至关重要的步骤：生成和评估。根据使用的是多LLM去中心化摘要还是中心化摘要

基础模型 LLM架构

“如果模型可以识别图像而无需针对该特定任务进行训练怎么办？”欢迎来到视觉语言模型的世界。更多专栏文章点击查看： LLM 架构专栏

LLM架构

利用大模型解决表格数据处理难题近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏知乎LLM专栏

LLM架构

2025年改变AI格局的五大Agentic AI框架 📖阅读时长：10分钟 🕙发布时间：2025-01-12 近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏

Agent

探索 Microsoft AutoGen 框架：AI 协作的新前沿在众多的工具中，Microsoft 的 AutoGen 框架格外引人注目。它是一款强大的工具，专门用于创建和管理多Agent对话。通过这个框架，构建 AI 系统变得更加简便，这些系统能够利用Agent之间的交互，实现协作、推理，并解

Agent