手把手实战:用 DeepSeek R1 + Ollama 搭建高效 RAG 系统!
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。
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第二届AgentIR研讨会将于2025年7月17日与SIGIR 2025同期举行,聚焦Agent视角下的信息检索创新。活动将讨论深度强化学习和大语言模型在信息检索中的融合应用及其理论基础、工业应用瓶颈等问题。
RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG 引擎,能从 100 多种文件格式中高效提取关键信息,并支持文本切片、模板化处理和多种数据源。它解决了大语言模型在实际应用中的文档处理难题。
ModernBERT发布,参数分别为139M(Base)、395M(Large),上下文长度为8192 token,相比大多数编码器扩展了16倍。它适用于信息检索、分类和实体抽取等任务,且在效率方面表现优异。