Một hệ thống RAG mới: Mỗi "chunk" không chỉ là vector mà có 23 thuộc tính tự nhận thức (ý nghĩa, đối tượng, độ phức tạp, v.v.) và 8 "giọng nói" để tương tác. Các chunk liên kết sống động với 15 loại mối quan hệ (ủng hộ, mâu thuẫn...). Phương pháp "cộng hưởng" thay thế tìm kiếm truyền thống, tự học các kết nối hiệu quả. 17 tuổi, xây dựng trong 2 tháng. Cần hỗ trợ để tích hợp hệ thống. #AI #TechInnovation #RAGSystem #TríTuệNhânTạo #SángTạoCôngNghệ

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qnh

Tìm kiếm nhà phát triển hệ thống RAG dựa trên tệp Epstein trên Hugging Face! Nếu bạn hoặc ai đó bạn biết đang xây dựng, hãy cho chúng tôi biết! #RAGsystem #EpsteinFiles #HuggingFace #CôngNghệ #TinTứcCôngNghệ #AI #TríTuệNhânTạo

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1p4kqx2/if_you_or_anyone_you_know_are_building_rag/

Đang cần hỗ trợ xây dựng hệ thống RAG cho tài liệu kỹ thuật công ty điện, bao gồm văn bản, biểu đồ, bảng, diagram. Mục tiêu tạo kho kiến thức με câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên,詳細は các khrgb thức như xử lý di Prudential, Spezifications. G dió: xử lý đa modal, trích xuất thông tin từ biểu đồ kỹ thuật. Có ai từng làm? respecterenea m avril ở Hé về vā ends, frameworks, và flag vàag. Có 16GB RAM nên kfangen ngạo. #RAGSystem #TạoRAG #GiáoVật #ChiếnThử

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1od1rra/l

Following up on my recent international conference talk, I've just published a blog post detailing the contents of my presentation on setting up a Retrieval Augmented Generation (RAG) system from the ground up. 🌟 If you're curious about the nitty-gritty of my talk and how RAG can revolutionize your projects with Generative AI, this post is for you. From conceptual groundwork to practical execution, it's all there.
https://roosma.dev/p/generative-ai-hello-world/

#GenerativeAI #RAGSystem #TechTalk #AIApplication

The Hello World of Generative AI: Exploring Retrieval Augmented Generation

This blog post discusses setting up a Retrieval Augmented Generation (RAG) system, highlighting its application in Generative AI projects. It explains RAG's role in addressing Large Language Models (LLMs) limitations, approaches to implementing RAG, and the critical Extract, Transform, Load (ETL) pipeline for data management. Additionally, it guides on data partitioning, transformation, and persistence to enhance retrieval and generation efficiency.

Insights in Coding with Duncan