简介:

一种无需实时检索的语言模型增强方法,通过预加载知识缓存来提高生成效率。

功能:

预加载知识资源:将所有相关资源预加载到模型的上下文中,避免实时检索的需要。

缓存运行时参数:存储模型在推理过程中的参数,以便快速生成响应。

降低延迟:通过消除实时检索步骤,显著提高模型的推理速度。

提高可靠性:减少检索错误,确保生成内容的相关性和准确性。

简化系统设计:提供一种无需检索的替代方案,降低系统架构和维护的复杂性。

支持多种数据集:适用于不同的数据集,如SQuAD和HotpotQA。

灵活的参数配置:允许用户根据具体需求调整各种参数,如知识数量、段落数量和问题数量等。

需求人群:

"CAG适用于需要高效生成高质量文本的应用场景,如自然语言处理、问答系统、文本摘要生成等。对于需要快速响应且对准确性要求较高的用户,如研究人员、开发者和企业,CAG提供了一种有效的解决方案。"

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