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Megadotnet1周前
两份TABLE-RAG技术解读 今天来唠唠AI界的破案神器——TableRAG! 咱都知道,现在的大数据就跟一片汪洋大海似的,AI在里面找信息,那叫一个难。但TableRAG一出,直接把AI从“迷路小白”变成了“智能侦探”! 先说说以前的办法,那真是让人头大。要么只给个框架,具体数据全没了,就像出门只带了个清单,啥都干不了;要么硬塞所有数据,结果直接超载崩溃;要么强行压缩数据,可信息都变形了,关键线索全丢了。这些方法,简直就是给AI挖坑! 但TableRAG就不一样了,它就像个聪明的侦探,先搞清楚问题的关键点,然后精准出击,找到最相关的线索。而且,它还特别会权衡,为了效率,它可能会忽略一些特别罕见的信息,但大部分时候,这都不影响它快速准确地破案! 就说说它的厉害之处吧。在超大数据集上,它的准确率直接甩其他方法一大截,而且数据量越大,它的优势越明显。这就好比别人在数据海洋里游泳,它直接开船,速度快得飞起! 而且,它还特别通用,不管是超大的数据报表,还是复杂的市场分析报告,它都能轻松搞定。这要是用在工作里,那效率直接起飞,再也不用等数据分析师慢慢分析了! 不过,它也不是完美的。比如那些特别罕见的异常数据,它可能就不太好找。但这已经是个巨大的进步了,未来肯定还能更厉害! 总之,TableRAG就是AI界的破案神器,让AI和数据的互动变得更简单、更高效。家人们,这技术必须得关注一下,说不定哪天就能用上啦!#人工智能 #RAG #LLM #表格处理
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Power1周前
#gemini 最近刷到一些手势互动的视频,感觉很有意思,我也用大模型捣鼓了一个。 借着这个机会,分享一下我用大模型的一点点经验。 大模型刚出来那会儿我就开始用了,这两年来它的能力越来越强。我靠着它,多次高效高质地完成了各项实验和作业,还把很多想法落地成了可以使用的小程序、小软件。关于大模型的使用,我总结出几点方法和心法。 首先,最重要也是最基础的,就是选对模型。不同模型在不同任务上的表现差异很大,咱们非专业人士不用啃技术白皮书,看一些测评博主对各大模型的测评结果就完全够用。选适配任务类型的模型,哪怕需要付出一定的费用也是值得的。 其次是提示词的编写,现在也有专门的研究领域,也就是 Prompt Engineering(提示工程)。咱们非专业的,掌握一些常用实用的提示词技巧就够用了:明确需求与输出格式,设定角色定位与目标受众,再清晰定义任务核心;用分隔符划分需求、约束、输出要求等模块,让指令结构更清晰;按逻辑顺序拆解任务步骤,最好附上一到三个参考示例,降低 AI 理解偏差。若结果不符预期,可以针对性地补充细节,通过多轮沟通,推动大模型输出精准贴合需求的内容。 最后是心法:放下对大模型 “一次对话就成功” 的期待。就算它回答得牛头不对马嘴,也别焦虑烦躁。Be water, my friend,耐心多和它聊聊就好。我们反馈的信息越多,它给出的结果就越靠谱。
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