企业定制LLM应用构建方案，将内部知识库作为模型的上下文，即作为提示的一部分，通过Fine-Tuning开源LLM，或者检索增强

企业定制LLM应用构建方案，将内部知识库作为模型的上下文，即作为提示的一部分，通过Fine-Tuning开源LLM，或者检索增强生成(RAG)的方式。性能取决于许多因素，如块的大小、块之间的重叠、嵌入技术等 |

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在链接前面加上“talk2”，可直接针对论文内容进行问答（需要自备OpenAI key）| Talk2Arxiv 是专为学术论文 PDF 构建的开源 RAG（检索增强生成）系统，由talk2arxiv 服务器提供支持 特征 PDF 解析：利用 GROBID 从 PDF 中高效提取文本。 分块算法：用于最佳文本分块的定制算法。按逻辑部分（简介、摘要、作者等）进行分块，并且还利用递归细分分块（块为 512 个字符，然后是 256 个字符，然后是 128 个字符......） 文本嵌入：使用 Cohere 的 EmbedV3 模型进行准确的文本嵌入。 矢量数据库集成：使用 Pinecone 来存储和查询嵌入。这也可以缓存研究论文，因此论文只需要嵌入一次。 上下文相关性：采用重新排名过程来根据用户输入选择最相关的内容。

大规模检索增强生成 - 构建用于同步和摄取数十亿文本嵌入的分布式系统。| 文章详细介绍了Neum AI的一些技术和架构细节Neu

大规模检索增强生成 - 构建用于同步和摄取数十亿文本嵌入的分布式系统。| 文章详细介绍了Neum AI的一些技术和架构细节Neum AI 是一个用于大规模嵌入管理、优化和同步的数据平台，本质上有助于大规模 RAG。 RAG 通过以“自然方式”执行搜索来帮助快速查找数据，并使用该信息/知识为需要此类信息的更准确的人工智能应用程序提供支持。这是许多人在构建准确且最新的人工智能应用程序时采用的最新方法。

基于LLM的系统和产品的构建模式 | 讨论了如何将大型语言模型(LLM)应用于系统和产品中的实用模式，介绍了七种关键模式，包括评

基于LLM的系统和产品的构建模式 | 讨论了如何将大型语言模型(LLM)应用于系统和产品中的实用模式，介绍了七种关键模式，包括评估性能、使用外部知识、微调模型、缓存技术以减少延迟和成本、设置保护措施确保输出质量、设计防御性用户体验来处理错误、收集用户反馈来建立数据循环。 深入讨论了如何使用各种评估指标来衡量模型性能，包括BLEU、ROUGE、BERTScore和MoverScore等；提到了如何使用检索增强生成技术(RAG)将外部信息嵌入到模型中，提高生成质量和可用性。