Athrun Data Intelligence

¿Cómo construir un sistema RAG de árbol de decisiones agente con enrutamiento inteligente de consultas, autoverificación y refinamiento iterativo?

En este tutorial, creamos un sistema progresista de recuperación de agentes y gestación aumentada (RAG) que va más allá de la simple respuesta a preguntas. Lo diseñamos para dirigir consultas de forma inteligente a las fuentes de conocimiento adecuadas, realizar autoverificaciones para evaluar la calidad de las respuestas y refinar las respuestas de forma iterativa […]

Presentar resultados de consultas administradas para Amazon Athena

Amazon Athena Hace que sea sencillo analizar los datos sin tener que configurar y mandar la infraestructura de procesamiento de datos. Sin bloqueo, tradicionalmente, necesitabas establecer un Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) Bucket para juntar resultados de consulta antaño de que pudieran ejecutar consultas con Athena. La escazes surgió para que sea […]

Optimizar las respuestas de las consultas con comentarios de los usuarios utilizando la incrustación de roca principio de Amazon y pocas solicitudes de disparo

Mejorar la calidad de la respuesta para las consultas de los usuarios es esencial para las aplicaciones impulsadas por la IA, especialmente aquellas que se centran en la satisfacción del favorecido. Por ejemplo, un asistente basado en el chat de bienes humanos debe seguir estrictamente las políticas de la empresa y objetar usando un tono […]

Meta AI propone atención múltiple (MTA): un nuevo método de atención que permite a los LLM habilitar sus pesos de atención en múltiples consultas y vectores secreto

Los modelos de verbo conspicuo (LLM) se benefician significativamente de los mecanismos de atención, lo que permite la recuperación efectiva de la información contextual. Sin secuestro, los métodos de atención tradicionales dependen principalmente de la atención de un solo token, donde cada peso de atención se calcula a partir de un solo par de consultas […]

Presentamos la compatibilidad con Git para consultas en Databricks

Estamos emocionados de anunciar el Traza previa pública de Query Git integración como parte del nuevo editor SQL. La compatibilidad con Git para consultas ha sido una de las funciones más solicitadas por nuestros usuarios de SQL. Con esta traducción, ahora puede juntar y cuidar sus consultas en el control de versiones, lo que permite […]

Disección más rápido: Snowflake mejoramiento la duración de las consultas en un 40 %

En Snowflake, estamos comprometidos a ofrecer mejoras de rendimiento automáticas y consistentes. Trabajamos entre bastidores para hacer que sus operaciones de datos sean más rápidas, más eficientes y más rentables, sin intervención del becario, configuración manual ni tiempo de inactividad programado. Cada semana, implementamos actualizaciones en segundo plano sin problemas, lo que garantiza que sus […]