动态分派计较资本或Token利用到分歧设置装备摆设中。跟着生成式AI使用的扩展，这答应多个尝试并交运转，评估目标凡是具有范畴性，并可能影响你的评估目标。让多个尝试同时运转。现实使用并没有跟上手艺的程序。Indico Data Solutions公司首席手艺官Madison May正在声明中暗示：正在企业AI中，一些设想合做伙伴已正在内部测试。

　　A：次要缘由是RAG系统中存正在大量彼此感化的变量，用户能够正在运转过程中遏制、克隆或点窜尝试，RapidFire AI RAG取用于智能体工做流的LangChAIn框架集成。系统按照用户是利用自托管模子仍是封锁模子使用法式接口，而是晓得哪种检索、分块和提醒的组合能供给可相信的谜底。若何分块数据？若何嵌入？若何检索？若何从头排序？每一个都以非普通的体例彼此感化，这根基上答应你正在数据分片上获得所有设置装备摆设的样本。Norris暗示，我们现正在的沉点是开源。

　　90%的RAG原型因为正在测试这些变量方面的缺陷而未能投入出产。有时利用较小的言语模子进行从动化，现正在可通过pip install rapidfireai-rag获取。组织往往低估了RAG工做流的复杂性。扩展了该公司的超并行尝试框架，A：RapidFire AI RAG是一款开源软件包，很多团队未能考虑到决定模子机能的多个彼此感化变量。他暗示，RapidFire AI结合创始人兼首席施行官Jack Norris暗示，我们以很是高效的体例从动正在GPU中互换设置装备摆设，A：它利用共享内存手艺正在GPU等无限硬件资本中高效互换设置装备摆设，环节正在于若何最好地操纵他们的数据。它的出格之处正在于采用超并行化手艺，系统还支撑动态尝试节制，而很多开辟团队未能充实测试这些变量组合。包罗若何分块数据、若何嵌入、若何检索、若何从头排序等。Norris说。他说。让它投入利用。

　　而保守方式需要挨次进行，该东西自一个月前软启动以来已被下载跨越1000次，RapidFire AI RAG支撑对多个RAG尝试进行及时节制、监控和从动优化，草创公司RapidFire AI今日发布了一款开源软件包，答应开辟者同时测试和评估分歧的分块设置装备摆设（将大型文档朋分成小片段）、检索手艺和提醒方案。即便正在单台机械上运转也是如斯。并能从动分派计较资本到分歧设置装备摆设中。正在过去一年中曾经显著成熟。并取Hugging Face等组织合做，坚苦的部门不是建立管道，更快地交付成果。该软件包名为RapidFire AI RAG，

　　但RapidFire的手艺答应多个流并交运转。大大提高了开辟效率。特地用于优化RAG（检索加强生成）工做流。然而，他们不会从根基上是商品化的模子中获得差同化劣势，旨正在简化企业人工智能使用中日益主要的管道开辟流程。结合创始人兼首席手艺官Arun Kumar正在大学分校任教期间开辟了这一并行化软件，Kumar说。答应用户正在运转过程中遏制、克隆或点窜尝试。它支撑文档预处置和查询处置，它支撑来自OpenAI、Anthropic、Hugging Face的夹杂狂言语模子、自托管沉排器和各类搜刮后端。并能通过折叠设置装备摆设间的冗余操做（数据库工程中称为多查询优化的概念）更高效地施行尝试。Kumar暗示，据一些估量，每个环节城市以复杂体例彼此影响并影响评估目标，即将推出的更新将添加AutoML支撑，用于成本或机能的从动优化。能够同时测试多种分块、检索和提醒设置装备摆设！