Trí tuệ nhân tạo ứng dụngBlog của Phòng Thí Nghiệm
Hướng dẫn, thử nghiệm và phân tích của PartITech về LLM, RAG, tìm kiếm vector và tích hợp trí tuệ nhân tạo.
Bài viết của Lab
Các bài viết ghi lại thí nghiệm và lựa chọn kiến trúc xoay quanh LLM, RAG, tìm kiếm vector và tích hợp AI vào ứng dụng web. Mỗi bài nêu rõ bối cảnh và giới hạn để vẫn hữu ích ngoài phạm vi một demo.
Blog PartITech
Phân tích kỹ thuật, hướng dẫn thực tế và kinh nghiệm triển khai để xây dựng, hiện đại hóa và duy trì ứng dụng bền vững.
Cloudflare đề xuất đưa phân tích mã đến gần bối cảnh production với các mô hình Daybreak. Hãy đánh giá dữ liệu truyền đi, bằng chứng ưu tiên và xác nhận trước mọi hành động.
Một hình ảnh hữu ích được đo bằng các tiêu chí nó đáp ứng và các lần chỉnh sửa nó tránh được. Đây là phương pháp liên kết brief, xác nhận, nguồn gốc và chi phí thực sự được chấp nhận.
Một thỏa thuận xoay quanh Hugging Face và vòng gọi vốn của Mistral thay đổi bối cảnh nhà cung cấp AI mở. Hãy xác minh những gì đội ngũ của bạn thực sự có thể di chuyển, tái dựng và duy trì.
Hai mô hình sắp có mặt trong Copilot. Hãy xây dựng một quy trình có thể so sánh để đo chất lượng mã, việc làm lại và chi phí của một thay đổi được xác nhận.
Một RAG sản xuất không được đánh giá chỉ qua vài câu trả lời thuyết phục. Nó phải biết nguồn của mình, tôn trọng các quyền, đo lường các lỗi của mình và từ chối một cách đúng đắn khi thiếu bằng chứng.
Chủ quyền không chỉ giới hạn ở vị trí của một máy chủ. Nó kết hợp kiểm soát dữ liệu, sự phụ thuộc, hợp đồng, mô hình, kỹ năng và khả năng xuất dữ liệu.
LoRA hay Full Fine-Tuning: Chiến Lược Fine-Tuning Nào Nên Chọn cho Mô Hình AI của Bạn? Trong một thế giới ngày càng bị chi phối bởi trí tuệ nhân tạo (AI), việc điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ theo các nhu cầu công việc cụ thể đã trở thành một vấn đề chiến lược đối với nhiều doanh nghiệp. Các mô hình kiểu Transformer, như LLaMA, Mistral, Phi, Qwen hay GPT, là những công cụ mạnh mẽ có khả năng hiểu và tạo ra văn bản, nhưng chúng thường cần được tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu đặc thù. Fine-tun...
Trong phần cuối cùng này, chúng ta sẽ xem xét cách tạo một hệ thống RAG đầy đủ với TxtAi. Đặc biệt qua các tình huống thực tế, bạn sẽ khám phá việc thiết lập một cuộc đối thoại phong phú bằng dữ liệu độc quyền, cải thiện tài liệu doanh nghiệp.
Trong bài viết này, chúng tôi khám phá việc sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ tri thức với TxtAi và thảo luận về các công nghệ chỉ mục vector như Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW và Postgresql với pgvector.
Khám phá thế giới của "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) - sự kết hợp đột phá giữa việc truy xuất thông tin và sinh sản ngôn ngữ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tìm hiểu các thành phần chủ chốt, thách thức và cơ hội của công nghệ này, và theo dõi hướng dẫn thực hành để triển khai hệ thống RAG sử dụng TxtAi và Llama.cpp.
Llama CPP là một công cụ mới được thiết kế để thực hiện các mô hình ngôn ngữ trực tiếp trên C/C++. Công cụ này được tối ưu hóa đặc biệt cho các bộ xử lý Apple Silicon thông qua việc sử dụng công nghệ ARM NEON và bộ khung Accelerate. Nó cũng cung cấp khả năng tương thích AVX2 cho các hệ thống dựa trên kiến trúc x86. Chạy chủ yếu trên CPU, Llama CPP còn tích hợp khả năng lượng tử hóa 4 bit, từ đó cải thiện thêm hiệu quả.
Sản phẩm tiếp theo
Hãy chia sẻ bối cảnh, ràng buộc và kết quả mong đợi. Chúng tôi sẽ phản hồi bằng đánh giá kỹ thuật ban đầu cụ thể.
Trao đổi với chuyên gia
