以下是关于解题 AI 的相关知识：
[title]沃尔夫勒姆：人工智能能解决科学问题吗？[heading2]There are many kinds of problems that follow this same general pattern.Finding a winning sequence of plays in a game graph.Finding the solution to a puzzle as a sequence of moves through a graph of possibilities.Finding a proof of a theorem given certain axioms.Finding a chemical synthesis pathway given certain basic reactions.And in general solving a multitude of NP problems in which many “nondeterministic” paths of computation are possible.有许多种问题都遵循同样的一般模式。在游戏图中找到获胜的游戏序列。通过可能性图的一系列移动来寻找谜题的解决方案。在给定某些公理的情况下找到定理的证明。在给定某些基本反应的情况下寻找化学合成途径。一般来说，解决大量NP问题，其中许多“非确定性”计算路径都是可能的。In the very simple example above,we’re readily able to explicitly generate a whole multiway graph.But in most practical examples,the graph would be astronomically too large.So the challenge is typically to suss out what moves to make without tracing the whole graph of possibilities.One common approach is to try to find a way to assign a score to different possible states or outcomes,and to pursue only paths with(say)the highest scores.In automated theorem proving it’s also common to work “downward from initial propositions” and “upward from final theorems”,trying to see where the paths meet in the middle.And there’s also another important idea:if one has established the “lemma” that there’s a path from X to Y,one can add X → Y as a new rule in the collection of rules.
[title]【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇）[heading3]2、检索原理1.信息筛选与确认：2.首先，系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容。这通常涉及到对信息的来源、时效性和相关性进行验证。3.消除冗余：4.在多个文档或数据源中，可能会有重复的信息。系统需要识别和去除这些冗余内容，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。5.关系映射：6.系统将分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。这有助于构建一个结构化的知识框架，使得信息在语义上更加连贯。7.上下文构建：8.将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境。这通常包括对信息进行排序、归类和整合，使其形成一个统一的叙述或解答框架。9.语义融合：10.在必要时，系统可能会进行语义融合，即合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。11.预备生成阶段：12.最后，整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。④、大模型生成回答1、生成器：最终全新的上下文被一起传递给大语言模型。随后，大语言模型（LLM）根据提供的信息来回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，因此大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过LLM的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。
RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，它由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得RAG非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。