“SILU” 激活函数，也被称为”Swish”或”Sigmoid Linear Unit”，是一种在深度学习中使用的激活函数。SILU函数的数学表达式为： [ \text{SILU}(x) = x \cdot \sigma(x) ] 其中 ( x ) 是输入值，( \sigma(x) ) 是sigmoid函数，即： [ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} ] SILU函数结合了线性和非线性特性，其输出范围在0到输入值 ( x ) [...]
在数字化时代，我们每天都在创造海量文本数据。如何从这些数据中提取有价值的信息并进行有效总结，成为了一个重要课题。微软研究院最新推出的GraphRAG技术，为我们提供了一个创新的解决方案。今天，我们就来聊聊这项技术是如何工作的，以及它将如何改变我们的信息处理方式。 什么是GraphRAG？ GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱和检索增强生成（RAG）的技术。它能够帮助大型语言模型（LLM）更好地理解并总结大规模文本数据集中的信息。 GraphRAG的工作原理 GraphRAG的工作流程分为以下几个步骤： GraphRAG的优势 实际应用案例 为了评估GraphRAG技术，研究者们使用了两个真实世界的数据集：技术播客的转录文本和新闻文章。他们让语言模型基于这些数据集的简短描述生成了一系列问题，并使用GraphRAG来回答这些问题。结果表明，GraphRAG在生成全面和多样化答案方面，明显优于传统的RAG方法。 未来展望 GraphRAG技术为处理大规模文本数据提供了新的可能性。随着技术的不断发展，我们期待GraphRAG能够在更多领域展现其强大的能力，例如自动生成报告、数据分析和知识发现等。 结语 GraphRAG的推出，不仅是技术上的一次飞跃，也为信息检索和摘要领域带来了新的思路。随着技术的不断完善，我们相信GraphRAG将在未来发挥更大的作用。 想要了解更多关于GraphRAG的信息，或者开始使用这项技术，请访问微软研究院的论文。让我们一起探索智能摘要技术的未来。 希望这篇博客文章能够帮助您更好地了解GraphRAG技术，并激发您探索和应用这项技术的兴趣。如果您有任何问题或需要更多信息，请随时与我联系。 [...]
在人工智能的宏伟蓝图中，GraphRAG（Retrieval-Augmented Generation）技术以其独特的结构化方法，为大型语言模型（LLM）带来了革命性的改进。今天，我们将深入了解GraphRAG的奥秘，并探索它如何增强LLM处理私有数据的能力。 什么是GraphRAG？ GraphRAG是一种先进的检索增强生成技术，它与传统的基于语义搜索的方法不同。GraphRAG通过从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、生成社区摘要，并在执行基于RAG的任务时利用这些结构。 GraphRAG的主要优势 结构化方法 与使用纯文本片段的简单语义搜索方法相比，GraphRAG采用了一种结构化、分层的方法。 知识图谱构建 GraphRAG能够从大量文本中提取实体、关系和关键主张，并将它们组织成知识图谱。 社区层次结构 通过Leiden技术对图谱进行层次聚类，形成社区，每个社区代表一组相关的实体。 社区摘要 为每个社区生成自下而上的摘要，帮助全面理解数据集。 查询模式 在回答问题时，GraphRAG使用全局搜索和局部搜索模式，提供对社区摘要和具体实体的深入理解。 如何开始使用GraphRAG？ 解决方案加速器 微软推荐使用解决方案加速器包快速启动GraphRAG系统，它提供了一个用户友好的端到端体验，集成了Azure资源。 入门指南 查看GraphRAG的入门指南，了解如何开始使用这项技术。 深入学习 深入研究Indexer和Query包的文档，了解GraphRAG的主要子系统。 GraphRAG与传统RAG的比较 基线RAG 大多数基于LLM的工具使用基线RAG技术，它使用向量相似性作为搜索技术，以改进LLM的输出。 GraphRAG的改进 GraphRAG使用知识图谱，在处理复杂信息时，在问答性能上取得了显著提升。它特别擅长处理需要综合不同信息以提供新综合见解的问题，以及对大型数据集合或单一大型文档进行整体理解的问题。 GraphRAG处理流程 索引 查询 [...]
在这个信息爆炸的时代，数据库的管理和交互方式也在不断进化。今天，我们要介绍一个名为DB-GPT的开源项目，它正重新定义我们与数据库的互动方式。让我们一探究竟，看看DB-GPT是如何让数据库应用开发变得更加智能和便捷的。 什么是DB-GPT？ DB-GPT是一个创新的AI原生数据应用开发框架，它集成了多种先进技术，包括智能体工作流表达语言（AWEL）和智能体。这个项目的目标是为大模型领域构建基础设施，让开发者能够更容易地围绕数据库构建应用。 DB-GPT的核心特性 如何安装DB-GPT？ 安装DB-GPT非常简单，无论你使用的是Linux、macOS还是Windows系统，都有详细的安装教程。你可以选择源码安装，也可以通过Docker或Docker Compose快速部署。 如何贡献到DB-GPT项目？ DB-GPT是一个活跃的开源项目，我们鼓励社区成员通过以下方式贡献： 许可与引用 DB-GPT采用MIT许可证，这意味着你可以自由地使用和修改代码。如果你在研究或开发中使用了DB-GPT，请引用其相关论文。 联系我们 对于任何问题或帮助，你可以通过微信联系项目维护者，我们也欢迎你的任何反馈和建议。 结语 DB-GPT项目正在不断进化，加入我们，一起探索和构建数据库的未来。无论你是开发者、研究人员还是对AI和数据库交互有兴趣的爱好者，DB-GPT都期待你的参与。 想要了解更多或开始使用DB-GPT，访问DB-GPT的GitHub页面。如果你准备好了，让我们一起开启这段旅程！ 希望这篇博客文章能够帮助你更好地了解DB-GPT项目。如果你有任何问题或需要更多信息，请随时与我联系。 [...]