智谱AI2024年度的技术开放日上，CodeGeeX重磅发布第三代模型。针对CodeGeeX插件产品的系列新功能，也同时上线发布，提供给用户免费使用。一、第三代模型性能全面提升CodeGeeX第三代模型正式发布，基础能力全面提升。针对Python、Java、JavaScript、C++、Golang五种主流编程语言，代码生成准确率提升200%。二、自定义系统指令CodeGeeX3代模型中，用户可以根据不同开发场景和习惯，自定义系统指令。这种方式在不用模型微调的情况下，代码注释匹配度提升20%、代码修复准确率提升20%、单元测试通过率提升40%，使同一模型在不同使用场景下的泛化能力大幅提升。三、
WebLangChain_ChatGLM介绍本文将详细介绍基于网络检索信息的检索增强生成系统，即WebLangChain。通过整合LangChain，成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展，有许多可供利用的开源大语言模型。ChatGLM、Baichuan、Qwen等大语言模型针对中文交互场景进行了优化，以提升其对中文理解和问答的能力。所以我们还将介绍如何在检索增强生成应用中集成中文社区广泛使用的开源模型ChatGLM3。这一步骤的实施将进一步拓展系统的适用性和性能，使其更好地服务于中文用户。本文配套的代码仓库：https://git
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀Perplexity官宣7360万美元B轮融资，打造世界上最快最准确的答案平台https://blog.perplexity.ai/blog/perplexity-raises-series-b-funding-round补充一份背景：Perplexity是目前首屈一指的AI搜索引擎，引入了OpenAIGPT、AnthropicClaude等最先进的大模型。不同于传统搜索引擎的结果列表，用户使用Perplexity时在搜索框中输入问题，可以直接获得结构化的答案，包括来源链接、明确答案和相关问题等1月4日，Perplexity
检索增强生成被认为是使AI模型改善数据、减轻幻觉的最有前途的技术之一。译自FromRAGtoRiches:DispellingAIHallucinations，作者RahulPradhan拥有超过16年经验，是Couchbase的产品和战略副总裁。GenerativeAI（GenAI）和大语言模型（LLM）毫无疑问是2023年最热门的科技，而这种势头在2024年及以后也不会减缓。企业将继续投资数十亿美元用于这些技术，富裕的组织将沉溺于并购狂潮，以确保他们处于创新的前沿。作为一种商业工具，GenAI完全合乎逻辑——它可以使员工更加高效，增加理解力和技能，并开拓新的机会。组织对人工智能的依赖增加的
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据库可用于测量不同实体或概念之间的相似性或相关性，基于它们的向量表示。例如，一个向量数据库可以根据“巴黎”和“法国”的向量距离告诉你，“巴黎”和“法国”比“巴黎”和“德国”更相关。查询向量数据库通常涉及搜索相似的向量或检索基于特定标准的向量。下面是一个如何查询向量数据库的简单示例:让我们假设有一个向量数据库
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。在现实世界的应用中，数据需要不断更新以反映最新的发展，生成的内容必须是透明可追溯的，以便控制成本并保护数据隐私。因此，简单依赖于这些“黑盒”模型是不够的，我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RA
已经唠了三章的RAG，是时候回头反思一下，当前的RAG是解决幻觉的终点么？我给不出直接的答案，不过感觉当前把RAG当作传统搜索框架在大模型时代下的改良，这个思路的天花板高度有限~反思来源于对RAG下模型回答的直观感受，最初我们被ChatGPT的能力所震惊，并不是它能背诵知识，而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”，更具体到RAG所属的问答领域，是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识，甚至进行知识外推的能力。通俗点说它有可能生成我在任何地方都检索不到的答案！但RAG当前的多数使用方法，采用只让模型基于检索到的内容进行回答的方案，其实限制了模型自身对知识压缩形成的智能，大模型
已经唠了三章的RAG，是时候回头反思一下，当前的RAG是解决幻觉的终点么？我给不出直接的答案，不过感觉当前把RAG当作传统搜索框架在大模型时代下的改良，这个思路的天花板高度有限~反思来源于对RAG下模型回答的直观感受，最初我们被ChatGPT的能力所震惊，并不是它能背诵知识，而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”，更具体到RAG所属的问答领域，是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识，甚至进行知识外推的能力。通俗点说它有可能生成我在任何地方都检索不到的答案！但RAG当前的多数使用方法，采用只让模型基于检索到的内容进行回答的方案，其实限制了模型自身对知识压缩形成的智能，大模型
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀北京互联网法院审理全国首例「AI声音侵权案」，五被告都否认侵权补充一份背景：点击了解事件说明与当前进展⋙AI生成图片著作权侵权第一案、AIGC训练数据集侵权首批案件大模型技术在一年时间里狂飙突进，但相关法律法规和实施细则还不完善，很多领域的「AI第一案」进入法律流程和公众视野。比如👆前段时间的这两个案子，以及最新的AI声音侵权第一案。配音师殷某某发现自己的声音被「魔音工坊App」AI处理并对外出售了，因此以侵害声音权为由将相关五被告起诉到北京互联网法院。12月12日，北京互联网法院首次组成五人合议庭，依法公开审理。五被告均否
