RAG技术于视频文章生成及东方语种+汉语方言识别Dolphin实现思路解析
2025年4月3日,北京天气晴朗。《Large Language Models Pass the Turing Test》评测了四个系统的表现,发现添加人设提示可以显著提升AI模型被误认为人类的比例。关于RAG和语音识别技术,文章介绍了WIKIVIDEO视频文章生成方案及面向东方语言的Dolphin语音大模型开源方案。
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老刘说NLP技术社区通过每日早报、不定期分享和专题讨论等方式介绍大模型、知识图谱、RAG等多个领域内容,目前已有39次线上交流活动。社区成员可以享受前沿文章推送、技术答疑等权益。
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随着AI技术的发展,程序员的职业命运正在发生改变。阿里云等多家公司已全面接入Agent体系,并要求员工具备大模型开发能力。未来企业更看重能使用AI技术重构业务流程的技术人才。AI相关岗位需求旺盛,薪资涨幅高达150%,年薪可达到70-100万。掌握AI大模型原理、应用技术和项目经验已成为就业新趋势。知学堂推出免费的「大模型应用开发实战训练营」课程,助力开发者快速转型为大模型应用开发工程师。
本文介绍了21个RAG(Retrieval-Augmented Generation)的常用优化策略及对应的notebook实践,涵盖了从基础实现到高级应用的各种技术。包括Simple RAG、Semantic Chunking等,并提供了具体操作地址供读者参考和练习。
构建 RAG 系统利用 DeepSeek R1 和 Ollama 提升知识问答、信息检索和内容创作能力,涵盖环境设置、核心流程、优化策略和最佳实践。