检索增强生成 (RAG)

2025年 2月 26日

使用 NVIDIA NIM 构建基于 VLM 的简单多模态信息检索系统

在当今数据驱动的世界中，即使是从少量数据中检索准确信息的能力，对于寻求精简、有效的快速部署、原型设计或实验解决方案的开发者来说也至关重要。
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2025年 2月 4日

NVIDIA Spectrum-X 网络平台和合作伙伴提升 AI 存储性能达48%

AI 工厂依靠的不仅仅是计算网。当然，连接 GPU 的东西向网络对于 AI 应用的性能至关重要，而连接高速存储阵列的存储网也不容忽视。
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2025年 1月 29日

掌握 LLM 技术：评估

评估大语言模型（LLMs） 和 检索增强生成（RAG） 系统是一个复杂而微妙的过程，反映了这些系统的复杂性和多面性。 与传统机器学习（ML）…
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2025年 1月 16日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 为客户服务保护 AI 智能体

AI 代理为 企业扩展和提升客户服务以及支持交互提供了重要机会。这些客服人员可自动处理日常查询并缩短响应时间，从而提高效率和客户满意度，
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2024年 12月 18日

AEC 检索增强生成技术指南

大语言模型 (LLMs) 正在迅速改变业务格局，为自然语言处理 (NLP)、内容生成和数据分析提供新功能。
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2024年 12月 17日

开发具有高效数据存储的多语种和跨语言信息检索系统

高效的文本检索对于搜索、问答、语义文本相似性、摘要和商品推荐等各种信息检索应用至关重要。它还在检索增强生成（RAG）技术中发挥着关键作用，
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2024年 12月 16日

视频和音频多模态检索增强生成入门简介

构建多模态检索增强生成 (RAG) 系统极具挑战性 。困难在于捕获和索引来自多种模式的信息，包括文本、图像、表格、音频、视频等。
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2024年 12月 16日

对大型语言模型驱动的知识图谱的洞察、技术和评估

数据是现代企业的生命线，推动着从创新到战略决策的方方面面。然而，随着企业组织积累了越来越多的信息 (从技术文档到内部沟通)，
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2024年 12月 16日

2024 年热门文章：NVIDIA NIM、语言模型突破和数据科学优化的精要

对于使用 NVIDIA 技术的开发者、研究人员和创新者来说，2024 年又是具有里程碑意义的一年。
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2024年 12月 12日

NVIDIA BlueField DPU 与 WEKA Client 的集成提升 AI 工作负载效率

WEKA 是可扩展软件定义数据平台的先驱，NVIDIA 正在携手合作，
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2024年 11月 22日

聚焦：TCS 利用 NVIDIA 生成式 AI 将汽车软件测试速度提高 2 倍

生成式 AI 正在改变汽车行业的各个方面，包括软件开发、测试、用户体验、个性化和安全性。随着汽车行业从机械驱动转向软件驱动，
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2024年 11月 20日

借助视觉问答和多模态检索推进神经科学研究

领先的医疗健康组织正在转向生成式 AI，以帮助构建能够带来挽救生命影响的应用。这些组织包括印度理工学院 – IIT Madras 大脑中心 。
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2024年 11月 8日

转变电信网络以管理和优化 AI 工作负载

今年年初，5G 全球连接数量接近 20 亿，预计到 2028 年将达到 77 亿。虽然 5G 带来了更快的速度、更高的容量和更低的延迟，
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2024年 11月 4日

借助 NVIDIA AI Workbench 实现混合环境下的无缝协作和快速原型设计

NVIDIA AI Workbench 是一款免费的开发环境管理器，可简化所选系统上的数据科学、AI 和机器学习（ML）项目。
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2024年 10月 28日

NVIDIA 中构建 RAG 基问答大语言模型工作流程

利用检索增强生成（RAG）技术快速开发解决方案，助力问答 LLM 工作流程，由此催生出新型系统架构。NVIDIA 将 AI 用于内部运营，
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2024年 10月 23日

借助 NVIDIA NIM 智能体蓝图创建客户服务 AI 虚拟助理的三大核心组件

在当今快节奏的商业环境中，提供卓越的客户服务已不再是一种好事情，而是一种必要条件。无论是解决技术问题、解决计费问题，还是提供服务更新，
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