- 檢索增強生成 （RAG） 和表增強生成 （TAG） 都是提高人工智能 （AI） 利用外部數據生成準確且相關信息的能力的技術。其他選擇包括檢索增強微調 （RAFT） 和檢索中心生成 （RCG）。了解何時使用 RAG、TAG、RAFT 和 RCG 對于成功和高效的 AI 實施至關重要。所有這些都專注于提高大型語言模型 （LLM） 的性能。LLM 根據可能過時或不完整的訓練數據生成響應。RAG、TAG、RAFT 和 RCG 是解決這些限制的方法。RAG 專注于從文檔和網頁等非結構化數據源檢索和合并信息。TAG
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RAG TAG RAFT AI
- 通過優化固態驅動器 （SSD） 的使用，不斷努力提高檢索增強一代 （RAG） 系統中 AI 矢量數據庫搜索的可用性，鎧俠株式會社宣布更新其鎧俠 AiSAQ?（帶產品量化的全存儲 ANNS）軟件。這個新的開源版本引入了靈活的控制，允許系統架構師定義搜索性能和向量數量之間的平衡點，向量數量是系統中 SSD 存儲固定容量的對立因素。由此產生的好處使 RAG 系統的架構師能夠微調特定工作負載及其要求的最佳平衡，而無需進行任何硬件修改。鎧俠AiSAQ軟件于2025年1月首次推出，它采用了一種新穎的近似最近鄰搜索（A
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鎧俠 開源軟件 AI RAG AiSAQ
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