De takomst fan AI: In djippe dûk yn RAG
Posted: Mon Dec 23, 2024 5:25 am
Abstrakt byld fan RAG AI as de takomst fan AI
De weach fan keunstmjittige yntelliginsje ferûngelokke, om't minsken realisearje dat in protte grutte learmodellen gewoan net oan ferwachtingen libje. Modellen jouwe faak unkrekte ynformaasje, útgongen dy't lykje op koartsdreamen, en dubieuze advys dy't ferhalen fan âlde froulju as medyske learboeken meitsje.
Yngenieurs binne bewust fan dizze tekoarten, en in nije strategy foar it infusearjen fan modellen mei spesifike konteksten wint populariteit yn moderne technologyske sirkels.
Mar wat is dy nije strategy, en wat makket it sa effektyf?
It is retrieval-augmented generation (RAG). RAG is in AI-kader dat tradisjonele mooglikheden foar opheljen fan databases koppelt mei dy earder neamde grutte taalmodellen (LLM's). It duo jout krekter antwurden troch kontekstuele ferbetteringen en bywurke gegevensboarnen.
By Netlify drukke wy konstant de envelope fan wat spesifike databank troch yndustry mooglik is, ynklusyf foarútgong yn AI, dat is de reden dat wy dizze gids gearstald hawwe oer RAG AI. Mei Netlify en RAG AI kinne jo jo LLM's infusearje mei ferbetteringen dy't se machtiger meitsje dan opkommende nijichheid.
Yn dit artikel fan hjoed besprekke wy RAG yngeand en analysearje guon potinsjele AI-applikaasjes, en jouwe jo de ynspiraasje dy't jo nedich binne om dizze revolúsjonêre foarútgong te ferkennen.
De arsjitektuer fan RAG AI
Opheljen-augmented generaasje is in AI-ramt, wat betsjuttet dat it de struktuer is dy't it funksjonearret. It is de helte fan 'e fergeliking dy't keunstmjittige yntelliginsje nimt fan ienfâldige regurgitaasje nei minsklike komplekse redenearring.
Om dizze minsklike resultaten werom te jaan, brûkt RAG AI twa stadia: opheljen en foarferwurking, lykas ynhâldgeneraasje. Tidens it opheljen en foarferwurkingsstadium komt in brûker in prompt yn, triggering algoritmen om eksterne gegevens te scannen foar relevante ynformaasje en in foarferwurkingsstap út te fieren dy't tokenisaasje, stemming en fuortheljen fan stopwurden omfettet.
De weach fan keunstmjittige yntelliginsje ferûngelokke, om't minsken realisearje dat in protte grutte learmodellen gewoan net oan ferwachtingen libje. Modellen jouwe faak unkrekte ynformaasje, útgongen dy't lykje op koartsdreamen, en dubieuze advys dy't ferhalen fan âlde froulju as medyske learboeken meitsje.
Yngenieurs binne bewust fan dizze tekoarten, en in nije strategy foar it infusearjen fan modellen mei spesifike konteksten wint populariteit yn moderne technologyske sirkels.
Mar wat is dy nije strategy, en wat makket it sa effektyf?
It is retrieval-augmented generation (RAG). RAG is in AI-kader dat tradisjonele mooglikheden foar opheljen fan databases koppelt mei dy earder neamde grutte taalmodellen (LLM's). It duo jout krekter antwurden troch kontekstuele ferbetteringen en bywurke gegevensboarnen.
By Netlify drukke wy konstant de envelope fan wat spesifike databank troch yndustry mooglik is, ynklusyf foarútgong yn AI, dat is de reden dat wy dizze gids gearstald hawwe oer RAG AI. Mei Netlify en RAG AI kinne jo jo LLM's infusearje mei ferbetteringen dy't se machtiger meitsje dan opkommende nijichheid.
Yn dit artikel fan hjoed besprekke wy RAG yngeand en analysearje guon potinsjele AI-applikaasjes, en jouwe jo de ynspiraasje dy't jo nedich binne om dizze revolúsjonêre foarútgong te ferkennen.
De arsjitektuer fan RAG AI
Opheljen-augmented generaasje is in AI-ramt, wat betsjuttet dat it de struktuer is dy't it funksjonearret. It is de helte fan 'e fergeliking dy't keunstmjittige yntelliginsje nimt fan ienfâldige regurgitaasje nei minsklike komplekse redenearring.
Om dizze minsklike resultaten werom te jaan, brûkt RAG AI twa stadia: opheljen en foarferwurking, lykas ynhâldgeneraasje. Tidens it opheljen en foarferwurkingsstadium komt in brûker in prompt yn, triggering algoritmen om eksterne gegevens te scannen foar relevante ynformaasje en in foarferwurkingsstap út te fieren dy't tokenisaasje, stemming en fuortheljen fan stopwurden omfettet.