云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版

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【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
本文基于2024年9月27日与阿里云合办的线下沙龙分享整理而成,探讨如何通过大语言模型(LLM)让数据访问更简单。随着企业数据量增长,传统数据访问方式已难以满足需求。LLM结合自然语言检索,使非技术用户能直接用自然语言与数据交互,降低数据访问门槛。文章介绍了NL2SQL技术,通过LLM理解自然语言问题并生成SQL查询,实现高效数据获取。同时,探讨了AskTable架构及其在实际应用中的挑战与解决方案。
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1月前
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解锁AI新纪元:LangChain保姆级RAG实战,助你抢占大模型发展趋势红利,共赴智能未来之旅!
【10月更文挑战第4天】本文详细介绍检索增强生成(RAG)技术的发展趋势及其在大型语言模型(LLM)中的应用优势,如知识丰富性、上下文理解和可解释性。通过LangChain框架进行实战演练,演示从知识库加载、文档分割、向量化到构建检索器的全过程,并提供示例代码。掌握RAG技术有助于企业在问答系统、文本生成等领域把握大模型的红利期,应对检索效率和模型融合等挑战。
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1月前
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揭秘LangChain+RAG如何重塑行业未来?保姆级实战演练,解锁大模型在各领域应用场景的神秘面纱!
【10月更文挑战第4天】随着AI技术的发展,大型语言模型在各行各业的应用愈发广泛,检索增强生成(RAG)技术成为推动企业智能化转型的关键。本文通过实战演练,展示了如何在LangChain框架内实施RAG技术,涵盖金融(智能风控与投资决策)、医疗(辅助诊断与病历分析)及教育(个性化学习推荐与智能答疑)三大领域。通过具体示例和部署方案,如整合金融数据、医疗信息以及学生学习资料,并利用RAG技术生成精准报告、诊断建议及个性化学习计划,为企业提供了切实可行的智能化解决方案。
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1月前
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解锁AI新境界:LangChain+RAG实战秘籍,让你的企业决策更智能,引领商业未来新潮流!
【10月更文挑战第4天】本文通过详细的实战演练,指导读者如何在LangChain框架中集成检索增强生成(RAG)技术,以提升大型语言模型的准确性与可靠性。RAG通过整合外部知识源,已在生成式AI领域展现出巨大潜力。文中提供了从数据加载到创建检索器的完整步骤,并探讨了RAG在企业问答系统、决策支持及客户服务中的应用。通过构建知识库、选择合适的嵌入模型及持续优化系统,企业可以充分利用现有数据,实现高效的商业落地。
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1月前
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运用LangChain赋能企业规章制度制定:深入解析Retrieval-Augmented Generation(RAG)技术如何革新内部管理文件起草流程,实现高效合规与个性化定制的完美结合——实战指南与代码示例全面呈现
【10月更文挑战第3天】构建公司规章制度时,需融合业务实际与管理理论,制定合规且促发展的规则体系。尤其在数字化转型背景下,利用LangChain框架中的RAG技术,可提升规章制定效率与质量。通过Chroma向量数据库存储规章制度文本,并使用OpenAI Embeddings处理文本向量化,将现有文档转换后插入数据库。基于此,构建RAG生成器,根据输入问题检索信息并生成规章制度草案,加快更新速度并确保内容准确,灵活应对法律与业务变化,提高管理效率。此方法结合了先进的人工智能技术,展现了未来规章制度制定的新方向。
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
阿里云瑶池在2024云栖大会上重磅发布由Data+AI驱动的多模数据管理平台DMS:OneMeta+OneOps,通过统一、开放、多模的元数据服务实现跨环境、跨引擎、跨实例的统一治理,可支持高达40+种数据源,实现自建、他云数据源的无缝对接,助力业务决策效率提升10倍。
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