AI-Wissensdatenbank

NoLiMA, veröffentlicht im Februar 2025, ist ein Large Language Model (LLM) Verfahren zur Bewertung des Verständnisses langer Texte. Im Gegensatz zu herkömmlichen Needle-in-a-Haystack (NIAH)-Tests, die auf dem Abgleich von Schlüsselwörtern beruhen, ist es...

Der Bereich der generativen KI entwickelt sich derzeit rasant weiter, und es entstehen neue Rahmenwerke und Technologien. Daher sollten sich die Leser darüber im Klaren sein, dass die in diesem Papier präsentierten Inhalte zeitkritisch sein können. In diesem Papier werden wir uns mit zwei der führenden Frameworks für den Aufbau von LLM-Anwendungen befassen: LangChain und LangGr...

Das Verständnis der drei Schlüsselkonzepte MCP-Server, Funktionsaufruf und Agent ist im aufkeimenden Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der Large Language Models (LLMs), unerlässlich. Sie dienen als die Bausteine von KI-Systemen...

Einleitung Haben Sie sich jemals gefragt, wie die Chatbots, die wir heute verwenden, wie die Modelle von OpenAI, bestimmen, ob eine Frage sicher ist und beantwortet werden sollte? In der Tat, diese Large Reasoning Models (...

Kürzlich fand ein Open-Source-Projekt, bietet es eine gute RAG Ideen, wird es DeepSeek-R1 Argumentation Fähigkeit kombiniert mit Agentic Workflow angewandt, um RAG Retrieval-Projekt-Adresse https://github...

In den letzten Jahren hat der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) erhebliche Fortschritte bei seinen Schlussfolgerungsfähigkeiten gemacht. Nachdem OpenAI im vergangenen Jahr das leistungsstarke Inferenzpotenzial großer Sprachmodelle (LLMs) demonstriert hat, haben Google DeepMind, Alibaba, DeepSeek und Anthropi...

In den letzten Jahren wurden mit der raschen Entwicklung von Large Language Models (LLMs) die Fähigkeiten von Multi-Agent-Systemen (MAS) erheblich verbessert. Diese Systeme sind nicht nur in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, sondern zeigen auch nahezu menschliche Denkfähigkeiten. Allerdings ist die Übertragung ...

Groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) spielen eine immer wichtigere Rolle im Bereich der künstlichen Intelligenz. Um LLMs besser verstehen und anwenden zu können, müssen wir ein tieferes Verständnis ihrer Kernkonzepte gewinnen. In diesem Beitrag werden wir uns auf drei Schlüsselkonzepte konzentrieren, nämlich Token, maximale Ausgabelänge und Kontextlänge, um den Lesern zu helfen,...

In letzter Zeit sind die Begriffe Autonome KI (Agentische KI), KI-Agenten und Agenten häufig in der Öffentlichkeit aufgetaucht. Ehrlich gesagt, hatten die Menschen in der Branche, obwohl sie Datenanalysten und Wissenschaftler sind, keine Ahnung, was das...

In den letzten Jahren haben die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel im Bereich der Programmierung ausgelöst. Von v0 und bolt.new bis hin zu Programmiertools, die Agententechnologie integrieren, wie Cursor und Windsurf, hat AI Coding eine starke Präsenz in der Softwareentwicklung gezeigt...

Im Zeitalter der KI-gestützten Programmierung wollen wir, dass KI Code erzeugt, der nicht nur statischer Text ist, sondern geparst, bearbeitet, in der Vorschau angezeigt und sogar ausgeführt werden kann. Diese Forderung hat zu einem neuen Interaktionsparadigma geführt - Artifact. In diesem Beitrag werden wir von theoretischen Konzepten zu praktischen Realitäten übergehen...

In diesem Papier präsentieren wir einen zusammenfassenden Bericht über Kapa.ais jüngste Erforschung von Inferenzmodellen wie OpenAIs o3-mini im Retrieval-Augmented Generation (RAG) System ...

Als ich kürzlich ein Datenverarbeitungstool für die RAG-Wissensdatenbank für mein smart customer service Projekt auswählte, warf ich einen neuen Blick auf die aktuellen Mainstream-Dokumentenverarbeitungsprojekte, einschließlich olmOCR, Marker, MinerU, Docling, Markitdown, Llamaparse...

DeepSeek R1 hat in seiner ersten Version starke Inferenzfähigkeiten gezeigt. In diesem Blog-Beitrag teilen wir die Details der Verwendung von DeepSeek R1 zur Erstellung von Retrieval-Augmented Generatio...

Ziel dieses Papiers ist es, die grundlegenden Konzepte, den Gesamtprozess und die Schlüsseltechniken der Embedding-Feinabstimmung aus verschiedenen Blickwinkeln detailliert zu erläutern und ihren praktischen Nutzen im Rechtsbereich zu untersuchen. Die Leser werden verstehen, wie man spezialisierte Daten im juristischen Bereich für vorab trainierte Embedding-Modelle verwenden kann, um ...

Abstrakt Gut entworfene Prompts sind wichtig, um die Argumentationsfähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu verbessern und gleichzeitig ihre Ergebnisse mit den Aufgabenanforderungen verschiedener Domänen in Einklang zu bringen. Das manuelle Entwerfen von Hints erfordert jedoch Fachwissen und iteratives Experimentieren. Bestehende Methoden zur Optimierung von Hinweisen zielen darauf ab, diesen Prozess zu automatisieren, aber sie sind ...

Es ist erst Februar und Deep Search zeichnet sich bereits als neuer Suchstandard für 2025 ab. Giganten wie Google und OpenAI haben ihre "Deep Research"-Produkte vorgestellt, um von dieser Technologiewelle zu profitieren...

Von Krish Maniar und William Fu-Hinthorn Beim Schreiben von Hinweisen versuchen wir, Large Language Models (LLMs) unsere Absichten mitzuteilen, damit sie diese Anweisungen auf komplexe Daten anwenden können. Es ist jedoch schwierig, alle Details auf einmal auszudrücken...

Dieses Diagramm zeigt deutlich den architektonischen Entwurf für ein modernes, hochentwickeltes Question Answering (QA) oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) System. Es ...