“`html
Retrieval-augmented generation (RAG) в AI
Проблемы и вызовы текущего RAG
Метод RAG стал важным для улучшения крупных языковых моделей в обработке специализированных знаний, предоставлении актуальной информации и адаптации к конкретным областям без изменения весов модели. Однако существующий RAG сталкивается с проблемами обработки большого количества контекстов, низкой отзывчивостью и ограниченными возможностями обобщения.
Инновационное решение RankRAG
Исследователи из NVIDIA и Georgia Tech представили инновационную систему RankRAG, которая улучшает возможности LLM в задачах RAG. Этот подход уникальным образом настраивает инструкции для одной LLM для выполнения как ранжирования контекста, так и генерации ответов в рамках RAG. RankRAG продемонстрировал превосходную производительность на различных бенчмарках и улучшил результаты по сравнению с существующими моделями RAG.
Применение в бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для улучшения своего бизнеса, обратитесь к нам для консультации. Мы поможем вам определить области применения ИИ, подобрать подходящие решения и постепенно внедрять автоматизацию процессов.
“`
“`html
Продвижение с RankRAG
Партнерство и консультации
Если вас интересует партнерство или консультация по продвижению с помощью RankRAG, заполните форму на нашем сайте. Мы также предлагаем использовать AI Sales Bot, который поможет в продажах, и предлагаем консультации по внедрению ИИ.
Следите за новостями
Подписывайтесь на наши социальные сети, чтобы быть в курсе новостей об ИИ и нашей деятельности.
“`
