使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用中，用户请求与模型响应的长度差异、模型在Prompt和Generate阶段生成的Token数量的随机性，以及GPU资源占用的不确定性，使得传统负载均衡策略难以实时感知后端负载压力，导致推理实例负载不均衡，影响系统吞吐量和响应效率。为此，EAS推出了LLM智能路由基础组件，基于LLM场景特有的Metrics动态分发请求，均衡各推理实例的算力与显存分配，提升集群资源利用率与系...
RAG
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Qwen3 + 联网搜索 + RAG的聊天助手”AI应用。该AI应用通过集成实时联网搜索和RAG检索增强，为Qwen3模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库的能力，从而在处理用户输入的问题时，能够结合实时搜索结果和知识库提供更准确的回答。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
RAG集成联网搜索搭建AI智能问答
本文为您介绍如何在大模型RAG对话系统中集成网络搜索功能，通过网络搜索获取内容，并将搜索结果传递给大语言模型进行推理，从而轻松搭建一个具备联网搜索能力的AI智能问答系统，提升用户体验和信息检索的准确性。
智能标注计费
iTAG是一款智能化数据标注平台，支持传统机器学习数据标注（图像、文本、视频、音频）和多模态大模型数据标注（文本问答、VQA对话、图文描述等），也支持纯人工标注和智能标注服务辅助的自动化标注。iTAG计费详情如下：如果使用iTAG进行纯人工标注时，iTAG不收费。如果需要人工标注外包服务，您可以提交...
智能与效率的融合：人工智能与机器学习在eKYC中的作用解析
随着金融技术的迅猛发展，远程客户识别（eKYC）已成为银行和金融机构不可或缺的一环。电子KYC或eKYC通过电子方式验证客户身份，加快了客户注册流程，同时确保合规性。人工智能（AI）和机器学习（ML）在提升eKYC的效率和准确性方面发挥着关键作用。本文将深入探讨AI和ML...
NLPIR智能完美融合人工智能和自然语言处理
数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。