MongoDB Atlas与大语言模型的梦幻联动：如何瞬间提升企业级AI应用的构建效率？
【8月更文挑战第8天】在大数据时代，企业需挖掘数据价值。MongoDB Atlas作为云端数据库服务，以灵活性著称，减轻运维负担并支持全球数据分布。大语言模型（LLMs）革新AI构建方式，擅长处理自然语言。本文通过对比展示如何整合Atlas与LLMs，构建高效企业级AI应用：Atlas确保数据高效存储管理，LLMs提供语言理解与生成能力，二者结合加速AI应用开发并激发创新潜能。
RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
RAG（检索增强生成）旨在通过提供额外上下文帮助大型语言模型（LLM）生成更精准的回答。现有的RAG系统由独立组件构成，效率不高。RAG 2.0提出了一种预训练、微调和对齐所有组件的集成方法，通过双重反向传播最大化性能。文章探讨了不同的检索策略，如TF-IDF、BM25和密集检索，并介绍了如SPLADE、DRAGON等先进算法。目前的挑战包括创建可训练的检索器和优化检索-生成流程。研究表明，端到端训练的RAG可能提供最佳性能，但资源需求高。未来研究需关注检索器的上下文化和与LLM的协同优化。
主动学习入门篇：如何能够显著地减少标注代价
在大数据和算力的助力下，深度学习掀起了一波浪潮，在许多领域取得了显著的成绩。以监督学习为主的深度学习方法，往往期望能够拥有大量的标注样本进行训练，模型能够学到更多有价值的知识（如下左图展示了3组常见的图像分类数据集，拥有上万的标注样本）。