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构建一个主动深度思考的RAG管道以解决复杂查询

本文探讨了RAG(检索增强生成)系统的局限性,并提出了一种"深度思考RAG管道"的改进方案。传统RAG系统因采用线性处理方式而难以应对复杂的多步骤查询。新方案通过六个关键步骤(规划、检索、精炼、反思、批判和综合)实现了循环推理过程,能够更好地处理需要多跳推理的复杂查询。文章详细介绍了实现该方案的代码设置,包括环境配置、知识库来源(使用NVIDIA 2023年10-K文件)以及数

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#RAG
微软TinyTroupe“人格”模拟库:AI智能体市场调研升级版-V2版本(四)

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#microsoft#人工智能
战略推理AI Agents —— Chimera :组装LLM+因果推断+SHAP(二)

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#人工智能
在SQL中使用大模型时间预测模型TimesFM

文章Google 的 TimesFM 集成到 BigQuery ML 中,代表了时间序列预测领域的范式转变。通过将基础模型的强大功能与 SQL 的简洁性相结合,它使数据专业人员能够轻松生成复杂的预测。

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#sql#数据库
战略推理AI Agents —— Chimera :组装LLM+因果推断+SHAP(一)

有推理能力的战略推理AI Agents:组装LLM+因果推断+SHAP

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#人工智能
客服Agent 中prompt工程的经验之谈

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微软TinyTroupe“人格”模拟库:AI智能体市场调研-V3版本(五)

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#microsoft#人工智能
如何在部署模型前训练出完美的AI提示词

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#人工智能
微软TinyTroupe“人格”模拟库:——如何创造并验证一个可信的“数字人”?

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#microsoft
大模型在广告行业的一些发展与应用笔记

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