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Ranker
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为基础设施管理员解释 RAG 框架
本文从基础设施管理者的角度解释了检索增强生成（RAG）。它将 RAG 分解为三个核心组件：检索器（Retriever）、排序器（Ranker）和大型语言模型（LLM），并将其比作分层的服务台系统。文章进一步详细介绍了 RAG 管道，并区分了 RAG 序列（RAG Sequence）和 RAG 令牌（RAG Token）技术，说明它们的功能类似于不同的报告撰写或研究方法。最后，它将 RAG 分为朴素型（Naive）、高级型（Advanc…
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LLM作为预测规划器框架将LLM与TSFM集成以改进预测
研究人员开发了一个名为LLM作为预测规划器（LAFP）的新颖框架，该框架集成了大型语言模型（LLM）与时间序列基础模型（TSFM）以改进预测。这种无训练方法使用LLM来指导TSFM生成的轨迹的规划过程，充当策略和价值函数。在基准数据集上的实验表明，LAFP在各种TSFM和LLM组合中始终提高了预测准确性。