tag: RAG

ทีมนักวิจัย UC Berkeley พัฒนา LEANN Vector Index โอเพนซอร์สที่ลดขนาดดัชนีข้อมูลจาก 201 GB เหลือเพียง 6 GB โดยใช้วิธีคำนวณ Embedding ใหม่ขณะค้นหา เพื่อการใช้งานบนแล็ปท็อป

Nace AI เปิดตัว Drex for Search เลเยอร์การดึงข้อมูลใหม่สำหรับ AI agents ที่ทำคะแนนแม่นยำสูงถึง 92.05% บน BrowseComp-Plus โดยใช้จำนวนรอบการค้นหาต่ำเพียง 12.6 ครั้ง

สรุปแนวทางการเลือกเครื่องมือสำหรับพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ระหว่างการใช้ framework ยอดนิยมกับการเขียนระบบขึ้นเอง เพื่อตอบโจทย์การใช้งานจริงที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

OGX คือการรีแบรนด์ของ Llama Stack เพื่อเป็น Agentic API Server ที่รองรับมาตรฐาน OpenAI สามารถเชื่อมต่อได้กับทุกโมเดลและโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมระบบ RAG ในตัว

Perplexity AI เปิดตัวโมเดล multimodal embedding ชุดใหม่ pplx-embed-v2-late ชูจุดเด่นขนาด 0.6B ที่รันบนอุปกรณ์ edge ได้ และขนาด 9B ที่ทำคะแนน MADQA สูงถึง 92.4% พร้อมแจกฟรีแบบ MIT License

Google เปิดตัว EmbeddingGemma 2 โมเดล Open Model ขนาดไม่ถึง 1B ที่รองรับการค้นหาข้ามรูปแบบทั้งข้อความ โค้ด ภาพ วิดีโอ และเสียง พร้อมเทคโนโลยีประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูล

Google เปิดตัว EmbeddingGemma 2 โมเดล Multimodal Embedding น้ำหนักเบาที่รองรับทั้งข้อความ โค้ด รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลบนอุปกรณ์โดยเฉพาะด้วยพารามิเตอร์เพียง 740 ล้านตัว

Cohere เปิดตัว Embed 5 ตระกูลโมเดล Embedding ใหม่ที่รองรับข้อความและรูปภาพในกว่า 100 ภาษา มาพร้อมรุ่น Pro เน้นคุณภาพสูงสุด และรุ่น Fast ที่เน้นความเร็วและประหยัดต้นทุน

Perplexity Research ร่วมกับ turbopuffer เปิดตัวโมเดล Contextual Embedding รุ่นใหม่ pplx-embed-v2-context-9b-preview ที่ออกแบบมาเพื่อดึงข้อมูลในระบบ RAG ได้แม่นยำขึ้น โดยสามารถระบุได้ทั้งคำตอบและบริบทสนับสนุนพร้อมกัน

เจาะลึก 5 หลักสูตรฟรีครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐาน LLM, RAG ไปจนถึง MLOps เพื่อพัฒนาทักษะวิศวกร AI และ Machine Learning ที่ตลาดต้องการ

สรุปประเด็นร้อนวงการ AI จาก GitHub Podcast ตอนล่าสุด ที่จะพาทุกคนไปเจาะลึกข้อถกเถียงยอดฮิต ตั้งแต่อนาคตของ RAG, ระบบ MCP ไปจนถึงความจำเป็นในการตรวจทานโค้ดที่สร้างโดย AI

เจาะลึกบทเรียนจากประสบการณ์การสร้างระบบการค้นคืนอัจฉริยะ 3 ยุค เพื่อแก้ไขจุดบอดของ RAG แบบเดิม และแนวทางการสร้าง Agentic AI ที่ตอบโจทย์การใช้งานจริงในระดับองค์กร

Cohere เปิดตัว Parse (v5.0) โมเดลขนาด 2.3 พันล้านพารามิเตอร์ที่เปลี่ยนไฟล์ PDF สไลด์ และรูปภาพเป็น Markdown พร้อมรองรับตาราง HTML และการระบุพิกัดวัตถุ ในราคาเริ่มต้น 1.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 หน้า

เปลี่ยนจากโจทย์ 'Design YouTube' สู่ 'Design ChatGPT' ด้วยเฟรมเวิร์ก 7 ขั้นตอนเพื่อรับมือการสัมภาษณ์งานในตำแหน่ง AI Engineer และ Applied Scientist อย่างมืออาชีพ

การสร้างระบบสนับสนุนด้วย AI ในระดับองค์กรให้มีประสิทธิภาพสูงสุด จำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่แยกส่วน 'ข้อมูล' ออกจาก 'วิธีการตอบ' เพื่อแก้ปัญหาความแม่นยำและโทนเสียงของแบรนด์

เจาะลึกเครื่องมือ Web Crawling ชั้นนำสำหรับการดึงข้อมูลเว็บไซต์เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่สะอาด รองรับการใช้งาน AI Agents และระบบ RAG อย่างมีประสิทธิภาพ

เรียนรู้การสร้างระบบ PixelRAG ที่จัดการเอกสาร PDF และหน้าเว็บในรูปแบบรูปภาพโดยไม่ต้องสกัดข้อความ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการกู้คืนข้อมูลเชิงภาพด้วย Multimodal Embedding และ Hybrid Search

แนะนำ 10 แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สแบบ No-Code สำหรับสร้างแอปพลิเคชัน LLM ระบบ RAG และ AI Agents ที่ใช้งานง่ายผ่านอินเทอร์เฟซแบบ Visual ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโฮสต์ระบบได้เองเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล

NVIDIA เปิดคอลเลกชัน Nemotron 3 Embed รุ่นใหม่ 3 ขนาด ชูจุดเด่นรุ่น 8B ครองอันดับหนึ่งบน Benchmark RTEB และรุ่น 1B-NVFP4 ที่ออกแบบมาเพื่อชิป Blackwell โดยเฉพาะ พร้อมรองรับ input ยาวสูงสุด 32,768 token

การปรับสเกล LLM ไม่ใช่แค่การอัด GPU แต่คือการตัดงานส่วนเกินในทุกคำสั่ง เพื่อลดระยะเวลารอคอยและค่าใช้จ่ายในการประมวลผล