智能语音机器人底层系统设计逻辑机器人源码系统逻辑
简介： — 1 —智能客服背景智能语音客服机器人是在传统的客服系统基础上，集成了语音识别、语义理解、知识图谱、深度学习等多项智能交互技术，能准确理解用户的意图或提问，再根据丰富的内容和海量知识图谱，给予用户满意的回答。目前已广泛应用于金融、保险、汽车、房产、电商、政府等多个领域。
通义千问赋能CACA指南：构建智慧肿瘤诊疗新生态
本文探讨了如何利用阿里云通义千问大模型，结合中国抗癌协会（CACA）编撰的《中国肿瘤整合诊治指南》，打造新一代智能化临床决策支持系统。该系统通过分层架构设计，实现智能问答、临床决策支持和患者管理等功能，显著提升了医生的工作效率和治疗方案的科学性。
AI多模态的5大核心关键技术，让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景，通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取，实现信息的系统化管理和高效查询，大幅提升设备维护和生产管理的效率。
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
当处理大规模图数据时，复杂性难以避免。PyTorch-BigGraph (PBG) 是一款专为此设计的工具，能够高效处理数十亿节点和边的图数据。PBG通过多GPU或节点无缝扩展，利用高效的分区技术，生成准确的嵌入表示，适用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。本文详细介绍PBG的设置、训练和优化方法，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、性能优化和实际应用案例，帮助读者高效处理大规模图数据。
25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
大型语言模型（LLM）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越能力，但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成（RAG）通过集成检索机制，允许LLM动态访问和整合外部数据源，提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体，每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面，涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
更快、更强、更经济！港大开源大模型RAG系统LightRAG
香港大学研究团队推出LightRAG，一款新型检索增强生成系统。LightRAG通过引入图结构优化文本索引和检索，克服了传统RAG系统在上下文感知、数据表示和更新效率方面的局限。其双级检索系统、图结构与向量表示的融合及增量更新算法，显著提升了检索准确性和效率，适用于智能客服、知识问答和智能搜索等多个领域。
3大核心技术，免费开源的智能合同审查分析软件的技术介绍
智能法律文档分析系统基于BERT、GPT等模型，实现高精度的实体识别和关系抽取，准确率分别达95%和90%以上。系统支持跨文档关联分析和实时处理，响应时间小于1秒，显著提升文档处理效率。核心算法包括深度学习模型、关系抽取技术和多层次数据处理能力，适用于复杂的法律文书分析。