哈囉大家好！今天我們要來聊一個超級有趣的話題 - 如何用最新的 AI 技術來打造一個超強的中文知識庫系統。想像一下，你有一個智能助理，不只能回答你的問題，還能理解中文的微妙之處，這是不是很酷？好消息是，這已經不是科幻電影的情節了，而是我們現在就能實現的技術！讓我們一起來看看 Snowflake 的 Arctic Embed 2.0 和 ChatOllama 這兩個厲害的工具如何協力完成這個任務吧！
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嘿，各位資料控和AI迷們！今天咱們來聊聊一個超級酷炫的話題 —— Neo4j和RAG的跨界合作。不要被這些術語嚇到，跟著我走，保證讓你秒懂這些看似高深的概念！
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在當今的人工智慧領域，大型語言模型（LLMs）如GPT系列已經成為了不可或缺的工具，它們在自然語言處理、文本生成和理解等多個方面展現出了驚人的能力。然而，儘管這些模型在許多任務上表現出色，它們仍然面臨著一些挑戰，其中包括信息過時、生成的不準確性或所謂的“幻覺”現象。為了克服這些限制，科學家們開發了一種名為Retrieval Augmented Generation (RAG)的技術，旨在通過給予LLMs外部知識的訪問權來增強它們的性能。
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在人工智慧(AI)的浪潮下,大型語言模型(Large Language Models,LLMs)正邁向前所未有的新境界。作為自然語言處理(NLP)領域的核心技術,LLMs已廣泛應用於機器翻譯、智慧問答、文字摘要等領域。然而,受訓練數據之侷限,LLMs在專業知識領域的表現,往往無法滿足實際需求。所幸,一項名為「檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)」的創新技術就此誕生,旨在賦予LLMs專業知識能力,協助其在各領域發揮長才。
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