ChatGPT与大模型研究

在过去的二十年里，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。我们经历了各种不同的范式，如今已经进入了Transformer架构的时代。这些进步帮助我们能够更有效地表示单词或句子，从而解决NLP任务。

在第一章中，我们介绍了人工智能（AI）和机器学习（ML）的核心概念，以帮助奠定使用对抗性AI的基础。在本章中，我们将提供ML开发的实际操作演练，展示如何创建和管理您的开发环境，使用算法，并导航我们描述

在本章中，我们将提供 Hugging Face 生态系统、Elasticsearch 的 Eland Python 库以及在 Elasticsearch 中使用嵌入模型的实用策略概览。我们将首先探索

欢迎来到《在 Elastic 中开始学习向量搜索》。在本章中，我们将了解在 Elastic 中搜索的基本范式，以及向量搜索如何成为实时、上下文感知和准确信息检索的强大工具。 在本章中，我们将涵盖以下主

我们已经从整体上了解了LlamaIndex的结构。现在是时候深入了解这个框架的细节了。随着我们的深入，技术性将会增加，但也会变得更加有趣。 准备好深入探索了吗？跟我来！ 在本章中，我们将学习以下内容：

现在是深入探讨并更技术性地了解LlamaIndex如何在幕后发挥魔力的时候了。在本章中，我们将探索构成LlamaIndex架构的一些关键概念和组件。我们将学习框架用来摄取、结构化和查询数据的核心构建块

现在你已经对大型语言模型（LLM）有了扎实的了解，知道它们能做什么以及不能做什么。是时候发现LlamaIndex如何将你的交互式AI应用提升到一个新高度了。我们将探讨如何利用LlamaIndex进行检

如果你在阅读这本书，你可能已经探索过大型语言模型（LLMs）的领域，并且已经认识到它们的潜在应用以及它们的缺陷。本书旨在解决LLMs所面临的挑战，并提供一本实用指南，教你如何使用LlamaIndex构

生成式人工智能（GenAI）已成为一种变革性技术，彻底改变了我们与人工智能的互动方式和利用方式。在本章中，我们将探索生成式人工智能的激动人心的世界，并学习如何在 Kubernetes 上发挥其力量。我

微软 4 月发表 GraphRAG 后，7 月在 Github 也开源了代码方案。GraphRAG 也被寄予厚望能够成为 RAG 方向的终极形态，llamaIndex @llama_index 也发布

在第一章中，我们将深入探讨嵌入（或向量）的迷人世界及其在各个领域中的多样化应用。我们将介绍嵌入的概念，它帮助表示复杂数据，并使强大的机器学习（ML）模型能够分析和处理这些数据。你将了解监督学习和无监督

今天，我们宣布推出 RAG 2.0，这是我们为企业级性能开发强大可靠的人工智能的方法。与之前的 RAG 一代不同，该系统是端到端优化的，不再拼凑冻结模型、向量数据库和质量低劣的嵌入。利用 RAG 2.

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欢迎回来阅读“精通 RAG”系列文章！让我们撸起袖子，深入探索构建企业级 RAG 系统的复杂世界。 虽然互联网上充斥着有关简单 RAG 系统的文章，但构建一个稳健的企业级解决方案的过程却往往充满未知。

大型语言模型（LLMs）通过在自然语言任务及其它领域的成功应用，如 ChatGPT、Bard、Claude 等所示，已经彻底改变了 AI 领域。这些 LLMs 能够生成从创意写作到复杂代码的文本。然而

这一章涵盖了文本到数据的转换。它从历史的角度开始，简要介绍了语义解析和意义表示方面的早期相关工作，然后转向利用词嵌入、语义组合性、知识图谱和大型语言模型的新方法。深入探讨了三个关键主题： （1）将句子

这是构成Sora基础之一的Diffusion Transformer论文作者关于Sora的一些猜测和技术解释。 这个老哥可能是除了这篇论文的另一个作者（现在在Open AI工作）之外最懂Diffusi

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