简介:

基于记忆的RAG框架,用于全目的应用

功能:

全局记忆:能够处理高达100万个令牌的单个上下文,提供对大规模数据集的全面理解。

可优化与灵活:轻松适应新任务,仅需几个小时的额外训练即可实现优化性能。

上下文线索:从全局记忆中生成精确线索,将原始输入与答案连接,解锁复杂数据中的隐藏洞察。

高效缓存:通过支持缓存分块、索引和编码,将上下文预填充速度提高多达30倍。

上下文重用:一次性编码长上下文,并支持重复使用,提高需要重复数据访问的任务的效率。

支持多种语言:计划支持更多语言,如中文,以适应更广泛的应用场景。

需求人群:

"MemoRAG的目标受众是研究人员和开发人员,特别是那些在自然语言处理、机器学习和人工智能领域工作的专业人士。他们可以利用MemoRAG来改进他们的模型,提高对复杂数据的理解,并生成更准确的响应。"

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