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Modèles de sélection du contexte(CSEL)
Récupération et assemblage dynamiques du contexte pertinent grâce au RAG, à la recherche sémantique et à une curation intelligente du contexte
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Récupère et classe dynamiquement le contexte pertinent depuis plusieurs sources grâce à la recherche sémantique et au RAG, puis assemble les meilleurs résultats pour chaque tâche.
- Quand l'utiliser
- Grandes bases de connaissances où le contexte complet dépasse les limites de jetons et où la pertinence varie selon le type de tâche.
- Vigilance
- Le contexte récupéré peut passer à côté de nuances propres au domaine ou se contredire, ce qui impose une validation avant que l'agent n'agisse.
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Modèles de sélection du contexte: Vue d’ensemble
Récupération et assemblage dynamiques du contexte pertinent grâce au RAG, à la recherche sémantique et à une curation intelligente du contexte
- Dynamic context assembly based on task requirements
- Semantic similarity-based context retrieval
- RAG integration for enterprise knowledge bases
- Intelligent context prioritization and ranking
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)arXiv:2004.04906
- ColBERT: Efficient and Effective Passage Search (Khattab & Zaharia, 2020)arXiv:2004.12832
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Learning Dense Representations for Entity Retrieval (Yamada et al., 2019)arXiv:1909.10506
- Pinecone Vector Database - Semantic Search
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