摘要：这里分享同济大学 `Haofen Wang`的关于检索增强生成的报告：《Retrieval-Augmented Generation (RAG): Paradigms, Technologies, and Trends》，全面了解RAG 范式、技术和趋势。 阅读全文

摘要：语义索引（可通俗理解为向量索引）技术是搜索引擎、推荐系统、广告系统在召回阶段的核心技术之一。本文介绍In-batch negatives方法训练embedding模型，以及通过mteb测试模型recall效果。 阅读全文

摘要：Agent是大模型的重要应用方向，而ReACT是学术界提出的重要方法，本文介绍ReACT论文，然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程 阅读全文

摘要：我们从模型量化，模型推理，以及开发平台等三个层面来梳理分析LLM的推理和应用 阅读全文

摘要：RAG 是当前使用LLM的标准方法，大多数现有方法仅从检索语料库中检索短的连续块，限制了对整个文档上下文的整体理解。 最近，一种名为 RAPTOR （Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）方法提出来， 可以让RAG的准确率提高 20% 阅读全文