You.com rilascia il YouRetriever l’interfaccia più semplice per la You.com Search API
You.com lancia YouRetriever l'interfaccia più user-friendly per la You.com Search API
You.com ha rilasciato il YouRetriever, l’interfaccia più semplice per l’API di ricerca di You.com. L’API di ricerca di You.com è stata sviluppata tenendo presenti le applicazioni di Generatione (RAG) potenziate da Recupero (RAG) da LLM a LLM. Ciò è stato raggiunto testando la nostra API con vari set di dati per stabilire gli standard dell’efficienza LLM nell’ambiente RAG-QA. Abbiamo fornito un’analisi dettagliata delle differenze e delle somiglianze tra l’API di ricerca di You.com e l’API di ricerca di Google. Abbiamo fornito un framework per valutare LLM in un ambiente RAG-QA. Abbiamo utilizzato la catena di RecuperoQA per valutare le prestazioni dei nostri recuperatori su Hotpot QA. Un set di dati di Hotpot include una query, una risposta e il suo contesto. Quando si utilizza la modalità “distrazioni”, in cui il LLM deve evitare di farsi ingannare volontariamente da un linguaggio falso, il contesto può spostarsi su domanda/risposta. Uno dei test ha coinvolto la sostituzione del contesto originale del set di dati con i frammenti di testo restituiti dalle API di ricerca. Poiché le API devono effettuare una ricerca su tutta Internet per ottenere le informazioni desiderate anziché fare affidamento solo sull’elenco di snippet forniti nel set di dati, Internet serve come testo distrazione in questo caso. Quando testiamo l’efficacia delle API di ricerca in congiunzione con un LLM, sottoponiamo i sistemi a ciò che chiamiamo il “scenario di distrazione web”.
Quando possibile, restituisce frammenti di informazioni più estesi e a breve sarà possibile scegliere la quantità di testo da restituire, da un unico campione alla pagina completa. Ci sono 27 risultati per “great Keith” quando si utilizzano i parametri predefiniti, e alcuni documenti hanno alcun contenuto. Per gli LLM che lavorano in un ambiente RAG-QA, la nostra API di ricerca è particolarmente utile in questo caso.
Hanno condotto i loro test sul set di dati HotPotQA. Utilizzano la libreria dei set di dati per recuperare queste informazioni dal set di dati Huggingface. Qui, utilizzano wiki completo invece di distrazione, ma come detto in precedenza, genereranno il proprio contesto utilizzando le API di ricerca.
- 10 Tipi di Algoritmi di Clustering nel Machine Learning
- Avanzamento del testing Shift-Left con IA generativa
- Un’immersione approfondita nell’algoritmo FlashAttention – parte 3
Visita https://documentation.you.com/openai-language-model-integration per ulteriori istruzioni su come configurare.
You.com presto rilascerà uno studio di ricerca più ampio, quindi rimani sintonizzato per ulteriori informazioni. Chiunque sia interessato a diventare un partner di accesso anticipato può scrivere a [email protected] fornendo alcune informazioni su di sé, il caso d’uso e il numero di chiamate previste al giorno.
