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石头木
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2024年9月10日
llm_security(大模型内容安全)
摘要: 项目地址:https://github.com/jiangnanboy/llm_security 利用分类法和敏感词检测法对生成式大模型的输入和输出内容进行安全检测,尽早识别风险内容。 使用【ServiceApplication.java】 相关模型下载:https://github.com/jia
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posted @ 2024-09-10 20:50 石头木
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2024年9月5日
生成式AI小抄
摘要: 添加图片注释,不超过 140 字(可选)
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posted @ 2024-09-05 21:24 石头木
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语义分块:改进 AI 信息检索
摘要: RAG 系统及其挑战 检索增强生成的流行是有充分理由的。它允许 AI 系统通过结合信息检索和语言生成来回答问题。标准的 RAG 管道通过摄取数据、检索相关信息并使用它来生成响应来实现这一点。 然而,随着数据变得越来越复杂,查询也越来越复杂,传统的 RAG 系统可能会 面临限制。这就是语义分块发挥作用
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posted @ 2024-09-05 20:47 石头木
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2024年9月4日
时间序列分析的代理检索-增强生成
摘要: https://arxiv.org/abs/2408.14484 Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis 该方法引入了一种利用多智能体 RAG 系统进行时间序列分析的新框架。该框架 解决了时间序列数据中复杂的时空
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posted @ 2024-09-04 21:46 石头木
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支持大模型的小模型
摘要: https://www.arxiv.org/pdf/2408.12748 (SLM Meets LLM: Balancing Latency, Interpretability and Consistency in Hallucination Detection ) 平衡会话 AI 幻觉检测中的延迟
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posted @ 2024-09-04 21:05 石头木
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2024年9月2日
GNN-RAG:以RAG形式将 llm 的语言能力与 gnns 推理进行联合
摘要: Paper: https://arxiv.org/abs/2405.20139 知识图(KGs)以三元组(头、关系、尾)的形式表示人类精心制作的事实知识,它们 共同构成了一个图。大型语言模型(Large Language Models, llm)是 QA 任务中最 先进的模型,因为它们具有理解自然语
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posted @ 2024-09-02 21:57 石头木
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GraphRAG在结构化知识和人工智能之间架起了桥梁
摘要: 介绍 在快速发展的人工智能(AI)和机器学习(ML)世界中,不断开发新的工具来应对复 杂的挑战。一个突出的工具是 GraphRAG,这是一个通过合并图结构和语言模型 来改进知识表示和检索的系统。本文将深入探讨 GraphRAG 的各个方面,包括它 的目标、实际应用程序、底层方法、微调技术,以及它对不
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posted @ 2024-09-02 21:33 石头木
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2024年8月30日
RouteLLM:通过智能查询路由优化 AI 响应
摘要: 在当今人工智能驱动的世界中,优化人工智能的使用至关重要。不同的 AI 系统 在能力和成本上各不相同,因此需要智能管理解决方案。RouteLLM 是一个创新 的框架,旨在动态地将用户查询路由到最合适的 AI 模型,确保成本效益和高质 量的响应。 什么是 RouteLLM? RouteLLM 作为 AI
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posted @ 2024-08-30 21:57 石头木
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2024年8月28日
Doc-Image-Tool 文档图像处理工具
摘要: Doc-Image-Tool 文档图像处理工具 免费,开源,用于文档图像的处理软件 完整项目:https://github.com/jiangnanboy/Doc-Image-Tool 免费:本项目所有代码开源,完全免费。 方便:解压即用,离线运行,无需网络。 功能:漂白 / 文字方向矫正 / 清晰
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posted @ 2024-08-28 09:00 石头木
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2024年8月20日
合同等文档的比对实现测试
摘要: 记录一下合同等文档的比对测试,以下是实现docx格式与txt格式的内容对比结果图,其中图1为docx格式,是房屋租赁合同的内容对比结果;图2是纯文本txt格式的内容对比结果。 图1 图2
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posted @ 2024-08-20 22:19 石头木
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