Làm chủ mùa xuân AI: Phát triển các ứng dụng thông minh bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn
Khám phá thế giới của mùa xuân AI: Trao quyền cho các ứng dụng thông minh
Trong bối cảnh công nghệ không ngừng phát triển, trí tuệ nhân tạo (AI) là một lực lượng biến đổi trong các ngành công nghiệp. Mùa xuân AI, một sáng kiến năng động trong hệ sinh thái mùa xuân, đang mở đường cho tích hợp AI liền mạch vào các ứng dụng Java. Bài viết này đi sâu vào tiềm năng của AI mùa xuân, tập trung vào khả năng làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thế hệ tăng cường (RAG) và cơ sở dữ liệu vector. Bằng cách khám phá các yếu tố này, chúng tôi sẽ khám phá cách Mùa xuân trao quyền cho các nhà phát triển tạo ra các giải pháp thông minh, dựa trên dữ liệu.
Giải nén những điều cơ bản của mùa xuân AI
Tại trung tâm của nó, AI mùa xuân là một dự án tìm cách loại bỏ sự phức tạp không cần thiết trong khi tích hợp các chức năng AI vào các ứng dụng Java. Lấy cảm hứng từ các dự án nổi bật dựa trên Python như Langchain và Llamaindex, Spring AI không phải là một bản sao trực tiếp mà là một giải pháp phổ quát phù hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Java. Nhiệm vụ chính của nó là dân chủ hóa AI cho các nhà phát triển Java bằng cách giới thiệu sự trừu tượng và cấu hình tự động để làm cho quá trình tích hợp vượt trội hơn.
Mùa xuân AI đạt được điều này bằng cách cung cấp các trừu tượng nền tảng cho phép các nhà phát triển trao đổi các thành phần một cách dễ dàng. Tính linh hoạt này đảm bảo rằng bạn có thể thích nghi với nhà cung cấp AI và kiểu mô hình tốt nhất mà không cần đại tu các phần lớn của cơ sở mã của bạn. Cho dù bạn đang làm việc với Openai, Microsoft, Amazon, Google hoặc Hugging Face, Spring AI đã giúp bạn được bảo hiểm.
Các tính năng chính bao gồm:
- Tính linh hoạt của nhà cung cấp: Chọn từ một loạt các nhà cung cấp như Openai, Microsoft, Amazon, Google và Face Hugging Face.
- Mô hình đa dạng: Hỗ trợ các mô hình trò chuyện, mô hình văn bản trên hình ảnh, v.v.
- Ánh xạ POJO: Dịch các đầu ra mô hình AI thành các đối tượng Java cũ đơn giản (POJOS).
- Hỗ trợ cơ sở dữ liệu Vector: Hoạt động với tìm kiếm Azure Vector, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone và Qdrant.
- Tính di động của API: Cung cấp các API di động cho các mô hình trò chuyện và nhúng.
- Gọi chức năng: Cho phép các tương tác nâng cao với các mô hình AI.
- Tự động cấu hình: Thiết lập và cấu hình hợp lý hóa thông qua Spring Boot.
Cách mạng hóa với thế hệ tăng cường (RAG)
Truy xuất thế hệ tăng cường (RAG) đưa các khả năng của AI lên một tầm cao mới bằng cách pha trộn việc truy xuất thông tin với việc tạo văn bản. Thay vì chỉ dựa vào kiến thức được đào tạo trước, RAG tận dụng các nguồn kiến thức bên ngoài như cơ sở dữ liệu, tài liệu hoặc API. Việc tiếp đất này trong dữ liệu bên ngoài trao quyền cho các LLM để cung cấp các phản hồi không chỉ chính xác mà còn liên quan đến bối cảnh và cập nhật.
Hãy phá vỡ quy trình làm việc giẻ rách:
- Truy vấn người dùng: Người dùng gửi một truy vấn cho hệ thống.
- Truy xuất thông tin: Truy vấn kích hoạt tìm kiếm thông qua nguồn kiến thức bên ngoài, như cơ sở dữ liệu vector, để tìm nạp thông tin liên quan.
- Tăng cường: Thông tin được truy xuất được hợp nhất với truy vấn ban đầu để tạo thành một lời nhắc tăng cường.
- Tạo văn bản: Lời nhắc tăng cường được chuyển cho LLM, tạo ra phản hồi dựa trên đầu vào kết hợp.
Sức mạnh của Rag nằm ở khả năng tăng cường LLM mà không cần phải đào tạo lại rộng rãi. Bằng cách khai thác kiến thức bên ngoài, các mô hình RAG trở nên thông minh hơn và phản ứng nhanh hơn.
Vai trò của cơ sở dữ liệu vector trong tìm kiếm ngữ nghĩa
Cơ sở dữ liệu Vector đóng vai trò then chốt trong việc cho phép tìm kiếm tương tự hiệu quả, rất quan trọng đối với các ứng dụng RAG. Không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, cơ sở dữ liệu vector xử lý các vectơ dữ liệu chiều cao (nhúng) đại diện cho ý nghĩa ngữ nghĩa của dữ liệu. Điều này cho phép tìm kiếm dựa trên sự tương đồng về nội dung thay vì phù hợp chính xác, làm cho cơ sở dữ liệu vector trở nên lý tưởng cho các tác vụ như công cụ đề xuất, tìm kiếm ngữ nghĩa và giẻ rách.
Dưới đây là so sánh nhanh các cơ sở dữ liệu vector so với cơ sở dữ liệu quan hệ:
Tính năng Cơ sở dữ liệu vector Cơ sở dữ liệu quan hệ Biểu diễn dữ liệu Vectơ chiều cao (nhúng) Dữ liệu có cấu trúc (bảng, hàng, cột) Loại truy vấn Tìm kiếm tương tự (Tìm kiếm hàng xóm gần nhất) Truy vấn khớp chính xác (SQL) Sử dụng trường hợp Tìm kiếm ngữ nghĩa, RAG, Hệ thống khuyến nghị Xử lý giao dịch, kho dữ liệu Lập chỉ mục Kỹ thuật lập chỉ mục chuyên dụng cho dữ liệu vector B-cây, chỉ số băm
Mùa xuân AI hỗ trợ một số cơ sở dữ liệu vector, bao gồm tìm kiếm vector azure, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone và Qdrant. Chọn đúng cơ sở dữ liệu phụ thuộc vào các yếu tố như khối lượng dữ liệu, hiệu suất truy vấn và khả năng mở rộng.
Mẹo để làm chủ mùa xuân AI
Để tối đa hóa thành công của bạn với Spring AI, hãy xem xét các mẹo sau:
Xác định trường hợp sử dụng rõ ràng: Trước khi nhảy vào mã hóa, hãy xác định một vấn đề cụ thể bạn muốn giải quyết bằng AI. Một mục tiêu được xác định rõ, đảm bảo những nỗ lực của bạn phù hợp với giá trị trong thế giới thực.
Thử nghiệm với các mô hình: Tận dụng tính linh hoạt của AI để kiểm tra các mô hình khác nhau từ các nhà cung cấp khác nhau. So sánh độ chính xác, độ trễ và chi phí để xác định mức phù hợp nhất cho dự án của bạn.
Xây dựng ứng dụng AI mùa xuân: Hướng dẫn thực tế
Sẵn sàng để lặn vào? Hãy đi qua các bước để thiết lập ứng dụng AI mùa xuân.
Bước 1: Khởi tạo dự án của bạn
Bắt đầu bằng cách tạo một dự án khởi động mùa xuân mới bằng cách sử dụng Spring Inititalizr tại https://start.spring.io/ . Chọn ngôn ngữ ưa thích của bạn (Java hoặc Kotlin), phiên bản khởi động mùa xuân và chi tiết dự án.
Bước 2: Thêm các phụ thuộc cần thiết
Bao gồm các phụ thuộc AI Mùa xuân cần thiết trong các tệp pom.xml (maven) hoặc build.gradle (gradle) của bạn. Sự phụ thuộc điển hình bao gồm:
-
spring-boot-starter-web : Để xây dựng các ứng dụng web. -
spring-ai-openai-spring-boot-starter : Tích hợp với các mô hình Openai. -
spring-ai-spring-boot-starter : Core Spring AI Starter. -
spring-ai-openai : Hỗ trợ cụ thể của Openai.
Bước 3: Lấy khóa API Openai
Truy cập các mô hình OpenAI bằng cách đăng ký tại https://www.openai.com/ và tạo khóa API. Lưu trữ an toàn khóa này trong các thuộc tính ứng dụng của bạn.
Bước 4: Định cấu hình ứng dụng của bạn
Đặt khóa API trong application.properties application.yml bạn.
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
Thực hiện Thế hệ tăng cường (RAG)
Để thực hiện RAG, hãy làm theo các bước sau:
- Thêm phụ thuộc cần thiết: Đảm bảo dự án của bạn bao gồm các phụ thuộc MAVEN cần thiết.
- Tạo một cửa hàng vector: Xác định một
VectorStore bean trong lớp ứng dụng mùa xuân của bạn. Bạn có thể tự xây dựng một cái hoặc tận dụng các tùy chọn hiện có như tìm kiếm Azure AI. - Lớp đầu đọc PDF: Định cấu hình đầu đọc PDF để trích xuất dữ liệu cho hệ thống RAG. Cấu hình tinh chỉnh để đảm bảo hoạt động trơn tru.
Ưu và nhược điểm của mùa xuân AI
Thuận lợi
- Tích hợp hợp lý: Đơn giản hóa việc tích hợp AI vào các ứng dụng Java thông qua trừu tượng và cấu hình tự động.
- Các nhà cung cấp linh hoạt: Dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp AI mà không cần thay đổi mã chính.
- Tích hợp hệ sinh thái liền mạch: Hoạt động hoàn hảo với các dự án mùa xuân khác như Spring Boot, Spring Data và Spring Cloud.
- Hỗ trợ RAG: Tăng cường khả năng LLM bằng cách tiếp đất chúng trong các nguồn kiến thức bên ngoài.
Thách thức
- Tình trạng dự án mới: Trở nên tương đối trẻ, Mùa xuân AI có thể thiếu hỗ trợ và tài liệu cộng đồng rộng lớn so với các khung được thiết lập nhiều hơn.
- Phạm vi bảo hiểm của nhà cung cấp giới hạn: Trong khi hỗ trợ các nhà cung cấp lớn, phạm vi có thể không phù hợp với các khung AI rộng hơn.
- Tập trung trung tâm Java: Được thiết kế chủ yếu cho các ứng dụng dựa trên Java, giới hạn sự hấp dẫn của nó đối với các nhà phát triển không phải là Java.
Câu hỏi thường gặp
Mục đích chính của mùa xuân AI là gì?
Mùa xuân AI nhằm mục đích đơn giản hóa việc tích hợp AI vào các ứng dụng Java bằng cách cung cấp các bản tóm tắt và cấu hình tự động.
Những nhà cung cấp hỗ trợ AI của nhà cung cấp nào?
Mùa xuân AI hỗ trợ Openai, Microsoft, Amazon, Google và Facgging Face.
Tại sao Rag lại quan trọng?
RAG tăng cường LLM bằng cách tiếp đất chúng trong các nguồn kiến thức bên ngoài, cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan.
Cơ sở dữ liệu vector là gì và chúng phù hợp như thế nào?
Cơ sở dữ liệu Vector lưu trữ và truy xuất các vectơ dữ liệu chiều cao, cho phép tìm kiếm tương tự dựa trên nội dung. Chúng rất quan trọng cho các ứng dụng RAG.
Tôi bắt đầu với AI mùa xuân ở đâu?
Bắt đầu bằng cách khởi tạo một dự án khởi động mùa xuân, thêm các phụ thuộc, lấy khóa API OpenAI và định cấu hình ứng dụng của bạn.
Câu hỏi liên quan
Làm thế nào để mùa xuân AI so sánh với Langchain?
Mùa xuân AI tập trung vào việc tích hợp liền mạch trong hệ sinh thái mùa xuân, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho các dự án dựa trên mùa xuân. Trong khi Langchain rất linh hoạt, sự liên kết của Spring AI với các công cụ lò xo sẽ khiến nó trở nên khác biệt.
Bài viết liên quan
AI驱动的UGC创作：免费、快速且有效的策略
Trong thế giới tiếp thị số không ngừng phát triển, nội dung do người dùng tạo (UGC) đã trở thành một tài sản quan trọng cho các thương hiệu muốn xây dựng niềm tin và tính xác thực. Tuy nhiên, việc thu
Cheri Cheri Lady: Giải thích về bản kinh điển Synthwave vượt thời gian
'Cheri Cheri Lady' của Modern Talking không chỉ là một giai điệu synth-pop bắt tai từ thập niên 80; nó là một biểu tượng văn hóa vẫn còn vang vọng với người hâm mộ trên toàn cầu. Ra mắt vào năm 1985,
AI Gặp Khó Khăn Trong Việc Mô Phỏng Ngôn Ngữ Lịch Sử
Một nhóm nhà nghiên cứu từ Hoa Kỳ và Canada đã phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT gặp khó khăn trong việc tái tạo chính xác các thành ngữ lịch sử mà không cần huấn luyện trước phức
Nhận xét (0)
0/200
Khám phá thế giới của mùa xuân AI: Trao quyền cho các ứng dụng thông minh
Trong bối cảnh công nghệ không ngừng phát triển, trí tuệ nhân tạo (AI) là một lực lượng biến đổi trong các ngành công nghiệp. Mùa xuân AI, một sáng kiến năng động trong hệ sinh thái mùa xuân, đang mở đường cho tích hợp AI liền mạch vào các ứng dụng Java. Bài viết này đi sâu vào tiềm năng của AI mùa xuân, tập trung vào khả năng làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thế hệ tăng cường (RAG) và cơ sở dữ liệu vector. Bằng cách khám phá các yếu tố này, chúng tôi sẽ khám phá cách Mùa xuân trao quyền cho các nhà phát triển tạo ra các giải pháp thông minh, dựa trên dữ liệu.
Giải nén những điều cơ bản của mùa xuân AI
Tại trung tâm của nó, AI mùa xuân là một dự án tìm cách loại bỏ sự phức tạp không cần thiết trong khi tích hợp các chức năng AI vào các ứng dụng Java. Lấy cảm hứng từ các dự án nổi bật dựa trên Python như Langchain và Llamaindex, Spring AI không phải là một bản sao trực tiếp mà là một giải pháp phổ quát phù hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Java. Nhiệm vụ chính của nó là dân chủ hóa AI cho các nhà phát triển Java bằng cách giới thiệu sự trừu tượng và cấu hình tự động để làm cho quá trình tích hợp vượt trội hơn.
Mùa xuân AI đạt được điều này bằng cách cung cấp các trừu tượng nền tảng cho phép các nhà phát triển trao đổi các thành phần một cách dễ dàng. Tính linh hoạt này đảm bảo rằng bạn có thể thích nghi với nhà cung cấp AI và kiểu mô hình tốt nhất mà không cần đại tu các phần lớn của cơ sở mã của bạn. Cho dù bạn đang làm việc với Openai, Microsoft, Amazon, Google hoặc Hugging Face, Spring AI đã giúp bạn được bảo hiểm.
Các tính năng chính bao gồm:
- Tính linh hoạt của nhà cung cấp: Chọn từ một loạt các nhà cung cấp như Openai, Microsoft, Amazon, Google và Face Hugging Face.
- Mô hình đa dạng: Hỗ trợ các mô hình trò chuyện, mô hình văn bản trên hình ảnh, v.v.
- Ánh xạ POJO: Dịch các đầu ra mô hình AI thành các đối tượng Java cũ đơn giản (POJOS).
- Hỗ trợ cơ sở dữ liệu Vector: Hoạt động với tìm kiếm Azure Vector, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone và Qdrant.
- Tính di động của API: Cung cấp các API di động cho các mô hình trò chuyện và nhúng.
- Gọi chức năng: Cho phép các tương tác nâng cao với các mô hình AI.
- Tự động cấu hình: Thiết lập và cấu hình hợp lý hóa thông qua Spring Boot.
Cách mạng hóa với thế hệ tăng cường (RAG)
Truy xuất thế hệ tăng cường (RAG) đưa các khả năng của AI lên một tầm cao mới bằng cách pha trộn việc truy xuất thông tin với việc tạo văn bản. Thay vì chỉ dựa vào kiến thức được đào tạo trước, RAG tận dụng các nguồn kiến thức bên ngoài như cơ sở dữ liệu, tài liệu hoặc API. Việc tiếp đất này trong dữ liệu bên ngoài trao quyền cho các LLM để cung cấp các phản hồi không chỉ chính xác mà còn liên quan đến bối cảnh và cập nhật.
Hãy phá vỡ quy trình làm việc giẻ rách:
- Truy vấn người dùng: Người dùng gửi một truy vấn cho hệ thống.
- Truy xuất thông tin: Truy vấn kích hoạt tìm kiếm thông qua nguồn kiến thức bên ngoài, như cơ sở dữ liệu vector, để tìm nạp thông tin liên quan.
- Tăng cường: Thông tin được truy xuất được hợp nhất với truy vấn ban đầu để tạo thành một lời nhắc tăng cường.
- Tạo văn bản: Lời nhắc tăng cường được chuyển cho LLM, tạo ra phản hồi dựa trên đầu vào kết hợp.
Sức mạnh của Rag nằm ở khả năng tăng cường LLM mà không cần phải đào tạo lại rộng rãi. Bằng cách khai thác kiến thức bên ngoài, các mô hình RAG trở nên thông minh hơn và phản ứng nhanh hơn.
Vai trò của cơ sở dữ liệu vector trong tìm kiếm ngữ nghĩa
Cơ sở dữ liệu Vector đóng vai trò then chốt trong việc cho phép tìm kiếm tương tự hiệu quả, rất quan trọng đối với các ứng dụng RAG. Không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, cơ sở dữ liệu vector xử lý các vectơ dữ liệu chiều cao (nhúng) đại diện cho ý nghĩa ngữ nghĩa của dữ liệu. Điều này cho phép tìm kiếm dựa trên sự tương đồng về nội dung thay vì phù hợp chính xác, làm cho cơ sở dữ liệu vector trở nên lý tưởng cho các tác vụ như công cụ đề xuất, tìm kiếm ngữ nghĩa và giẻ rách.
Dưới đây là so sánh nhanh các cơ sở dữ liệu vector so với cơ sở dữ liệu quan hệ:
| Tính năng | Cơ sở dữ liệu vector | Cơ sở dữ liệu quan hệ |
|---|---|---|
| Biểu diễn dữ liệu | Vectơ chiều cao (nhúng) | Dữ liệu có cấu trúc (bảng, hàng, cột) |
| Loại truy vấn | Tìm kiếm tương tự (Tìm kiếm hàng xóm gần nhất) | Truy vấn khớp chính xác (SQL) |
| Sử dụng trường hợp | Tìm kiếm ngữ nghĩa, RAG, Hệ thống khuyến nghị | Xử lý giao dịch, kho dữ liệu |
| Lập chỉ mục | Kỹ thuật lập chỉ mục chuyên dụng cho dữ liệu vector | B-cây, chỉ số băm |
Mùa xuân AI hỗ trợ một số cơ sở dữ liệu vector, bao gồm tìm kiếm vector azure, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone và Qdrant. Chọn đúng cơ sở dữ liệu phụ thuộc vào các yếu tố như khối lượng dữ liệu, hiệu suất truy vấn và khả năng mở rộng.
Mẹo để làm chủ mùa xuân AI
Để tối đa hóa thành công của bạn với Spring AI, hãy xem xét các mẹo sau:
Xác định trường hợp sử dụng rõ ràng: Trước khi nhảy vào mã hóa, hãy xác định một vấn đề cụ thể bạn muốn giải quyết bằng AI. Một mục tiêu được xác định rõ, đảm bảo những nỗ lực của bạn phù hợp với giá trị trong thế giới thực.
Thử nghiệm với các mô hình: Tận dụng tính linh hoạt của AI để kiểm tra các mô hình khác nhau từ các nhà cung cấp khác nhau. So sánh độ chính xác, độ trễ và chi phí để xác định mức phù hợp nhất cho dự án của bạn.
Xây dựng ứng dụng AI mùa xuân: Hướng dẫn thực tế
Sẵn sàng để lặn vào? Hãy đi qua các bước để thiết lập ứng dụng AI mùa xuân.
Bước 1: Khởi tạo dự án của bạn
Bắt đầu bằng cách tạo một dự án khởi động mùa xuân mới bằng cách sử dụng Spring Inititalizr tại https://start.spring.io/ . Chọn ngôn ngữ ưa thích của bạn (Java hoặc Kotlin), phiên bản khởi động mùa xuân và chi tiết dự án.
Bước 2: Thêm các phụ thuộc cần thiết
Bao gồm các phụ thuộc AI Mùa xuân cần thiết trong các tệp pom.xml (maven) hoặc build.gradle (gradle) của bạn. Sự phụ thuộc điển hình bao gồm:
-
spring-boot-starter-web: Để xây dựng các ứng dụng web. -
spring-ai-openai-spring-boot-starter: Tích hợp với các mô hình Openai. -
spring-ai-spring-boot-starter: Core Spring AI Starter. -
spring-ai-openai: Hỗ trợ cụ thể của Openai.
Bước 3: Lấy khóa API Openai
Truy cập các mô hình OpenAI bằng cách đăng ký tại https://www.openai.com/ và tạo khóa API. Lưu trữ an toàn khóa này trong các thuộc tính ứng dụng của bạn.
Bước 4: Định cấu hình ứng dụng của bạn
Đặt khóa API trong application.properties application.yml bạn.
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEYThực hiện Thế hệ tăng cường (RAG)
Để thực hiện RAG, hãy làm theo các bước sau:
- Thêm phụ thuộc cần thiết: Đảm bảo dự án của bạn bao gồm các phụ thuộc MAVEN cần thiết.
- Tạo một cửa hàng vector: Xác định một
VectorStorebean trong lớp ứng dụng mùa xuân của bạn. Bạn có thể tự xây dựng một cái hoặc tận dụng các tùy chọn hiện có như tìm kiếm Azure AI. - Lớp đầu đọc PDF: Định cấu hình đầu đọc PDF để trích xuất dữ liệu cho hệ thống RAG. Cấu hình tinh chỉnh để đảm bảo hoạt động trơn tru.
Ưu và nhược điểm của mùa xuân AI
Thuận lợi
- Tích hợp hợp lý: Đơn giản hóa việc tích hợp AI vào các ứng dụng Java thông qua trừu tượng và cấu hình tự động.
- Các nhà cung cấp linh hoạt: Dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp AI mà không cần thay đổi mã chính.
- Tích hợp hệ sinh thái liền mạch: Hoạt động hoàn hảo với các dự án mùa xuân khác như Spring Boot, Spring Data và Spring Cloud.
- Hỗ trợ RAG: Tăng cường khả năng LLM bằng cách tiếp đất chúng trong các nguồn kiến thức bên ngoài.
Thách thức
- Tình trạng dự án mới: Trở nên tương đối trẻ, Mùa xuân AI có thể thiếu hỗ trợ và tài liệu cộng đồng rộng lớn so với các khung được thiết lập nhiều hơn.
- Phạm vi bảo hiểm của nhà cung cấp giới hạn: Trong khi hỗ trợ các nhà cung cấp lớn, phạm vi có thể không phù hợp với các khung AI rộng hơn.
- Tập trung trung tâm Java: Được thiết kế chủ yếu cho các ứng dụng dựa trên Java, giới hạn sự hấp dẫn của nó đối với các nhà phát triển không phải là Java.
Câu hỏi thường gặp
Mục đích chính của mùa xuân AI là gì?
Mùa xuân AI nhằm mục đích đơn giản hóa việc tích hợp AI vào các ứng dụng Java bằng cách cung cấp các bản tóm tắt và cấu hình tự động.
Những nhà cung cấp hỗ trợ AI của nhà cung cấp nào?
Mùa xuân AI hỗ trợ Openai, Microsoft, Amazon, Google và Facgging Face.
Tại sao Rag lại quan trọng?
RAG tăng cường LLM bằng cách tiếp đất chúng trong các nguồn kiến thức bên ngoài, cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan.
Cơ sở dữ liệu vector là gì và chúng phù hợp như thế nào?
Cơ sở dữ liệu Vector lưu trữ và truy xuất các vectơ dữ liệu chiều cao, cho phép tìm kiếm tương tự dựa trên nội dung. Chúng rất quan trọng cho các ứng dụng RAG.
Tôi bắt đầu với AI mùa xuân ở đâu?
Bắt đầu bằng cách khởi tạo một dự án khởi động mùa xuân, thêm các phụ thuộc, lấy khóa API OpenAI và định cấu hình ứng dụng của bạn.
Câu hỏi liên quan
Làm thế nào để mùa xuân AI so sánh với Langchain?
Mùa xuân AI tập trung vào việc tích hợp liền mạch trong hệ sinh thái mùa xuân, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho các dự án dựa trên mùa xuân. Trong khi Langchain rất linh hoạt, sự liên kết của Spring AI với các công cụ lò xo sẽ khiến nó trở nên khác biệt.
AI驱动的UGC创作：免费、快速且有效的策略
Trong thế giới tiếp thị số không ngừng phát triển, nội dung do người dùng tạo (UGC) đã trở thành một tài sản quan trọng cho các thương hiệu muốn xây dựng niềm tin và tính xác thực. Tuy nhiên, việc thu
Cheri Cheri Lady: Giải thích về bản kinh điển Synthwave vượt thời gian
'Cheri Cheri Lady' của Modern Talking không chỉ là một giai điệu synth-pop bắt tai từ thập niên 80; nó là một biểu tượng văn hóa vẫn còn vang vọng với người hâm mộ trên toàn cầu. Ra mắt vào năm 1985,
AI Gặp Khó Khăn Trong Việc Mô Phỏng Ngôn Ngữ Lịch Sử
Một nhóm nhà nghiên cứu từ Hoa Kỳ và Canada đã phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT gặp khó khăn trong việc tái tạo chính xác các thành ngữ lịch sử mà không cần huấn luyện trước phức
