El asistente de conocimiento de Agent Bricks ya está habitable de forma generalizada: convertir el conocimiento empresarial en respuestas
Todavía es difícil conseguir a algunos de los datos más valiosos de su empresa. Los documentos, diapositivas, archivos PDF y sistemas internos contienen información crítica, pero los equipos dedican demasiado tiempo a apañarse, repasar y restaurar el contexto en división de tomar decisiones. Los enfoques tradicionales como la coexistentes aumentada de recuperación (RAG) implicaban exploración, […]
Cómo 7-Eleven transformó el comunicación al conocimiento de los técnicos de mantenimiento con Databricks Agent Bricks
Empoderar a los técnicos en todas las tiendas Los técnicos de mantenimiento de 7-Eleven mantienen las tiendas funcionando sin problemas al dar servicio a una amplia escala de equipos, desde electrodomésticos para el servicio de alimentos y unidades de refrigeración hasta dispensadores de combustible y máquinas de Slurpee. Cada reparación depende del conocimiento del técnico […]
Una implementación de codificación para la creación de gráficos de conocimiento autoorganizados de Zettelkasten y mecanismos de consolidación del sueño
En este tutorial, nos sumergimos en la vanguardia de la IA agente mediante la construcción de un sistema de memoria «Zettelkasten», una bloque «viva» que organiza la información de guisa muy similar al cerebro humano. Vamos más allá de los métodos de recuperación habitual para construir un claro de conocimiento dinámico en el que un […]
Cree aplicaciones RAG rentables con incrustaciones binarias en Amazon Titan Text Embeddings V2, Amazon OpenSearch Serverless y las bases de conocimiento de Amazon Bedrock
Hoy nos complace anunciar la disponibilidad de Binary Embeddings para Incrustaciones de texto de Amazon Titan V2 en Bases de conocimiento de Amazon Bedrock y Amazon OpenSearch sin servidor. Con soporte para incrustaciones binarias en Amazon Bedrock y un almacén de vectores binarios en OpenSearch Serverless, puede utilizar incrustaciones binarias y un almacén de vectores […]
REPUESTO: Ingeniería de representación sin capacitación para dirigir conflictos de conocimiento en modelos de jerigonza grandes
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en el manejo de tareas intensivas en conocimiento a través de su conocimiento paramétrico almacenado adentro de los parámetros del maniquí. Sin requisa, el conocimiento almacenado puede volverse inexacto u obsoleto, lo que lleva a la apadrinamiento de métodos de recuperación y de herramientas mejoradas […]
Integre vectores dispersos y densos para mejorar la recuperación de conocimiento en RAG utilizando Amazon OpenSearch Service
En el contexto de Recuperación-Coexistentes aumentada (RAG), la recuperación de conocimiento juega un papel crucial, porque la efectividad de la recuperación impacta directamente en el potencial mayor de coexistentes de modelos de estilo grandes (LLM). En la contemporaneidad, en la recuperación de RAG, el enfoque más popular es utilizar la búsqueda semántica basada en vectores […]