>検索された生成(RAG)は、テキスト生成をサポートするために外部ソースから関連するドキュメントを取得することにより、大規模な言語モデルを改善します。ただし、RAGは完璧ではありません。取得したドキュメントが正確または関連性がない場合、誤解を招くコンテンツを作成できます。
これらの問題を克服するために、是正済みの検索された世代(乱暴)が提案されました。 CRAGは、テキストを生成するために使用する前に取得した情報を確認および改良するステップを追加することで機能します。これにより、言語モデルがより正確になり、誤解を招くコンテンツを生成する可能性が低下します。 この記事では、Langgraphを使用して段階的な実装を紹介し、岩場を紹介します。以上がlanggraphを使用した是正ぼろきれ(クラグ)の実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Metaは、NVIDIA、IBM、Dellなどのパートナーと協力して、Llama Stackのエンタープライズレベルの展開統合を拡大しました。セキュリティの観点から、MetaはLlama Guard 4、Llamafirewall、Cyberseceval 4などの新しいツールを立ち上げ、AIセキュリティを強化するためにLlama Defendersプログラムを開始しました。さらに、METAは、公共サービス、ヘルスケア、教育の改善に取り組んでいる新興企業を含む、Llama Impact Grantsの150万ドルを10のグローバル機関に分配しています。 Llama 4を搭載した新しいメタAIアプリケーションは、メタAIとして考案されました

人間との相互作用の先駆者であるJoi Aiは、これらの進化する関係を説明するために「AI-lationships」という用語を導入しました。 Joi Aiの関係療法士であるJaime Bronsteinは、これらが人間cを置き換えることを意図していないことを明確にしています

オンライン詐欺とボット攻撃は、企業にとって大きな課題をもたらします。 小売業者は、ボットの買いだめ製品、銀行の戦闘口座の買収、ソーシャルメディアプラットフォームと戦い、なりすまし者と闘っています。 AIの台頭は、この問題を悪化させます

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AIのリスクを取り巻く増大する懸念に対処するために、グローバルな専門家保険会社であるChaucer GroupとArmilla AIは、新しいサードパーティの責任(TPL)保険商品を導入するために力を合わせました。 このポリシーは、企業を守ります


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