Late Chunking是一种改进长上下文嵌入模型中上下文保存的技术，旨在提高检索准确性，尤其是对于较长的文档。通过保持跨块的上下文信息，该技术能够在处理长文本时显著提升信息检索的质量。
LongRoPE项目旨在将大型语言模型的上下文窗口扩展至超过200万Tokens，显著提升长文本处理能力，同时保持原始短上下文窗口的性能。它通过引入有效的搜索识别和位置插值，以及采用渐进扩展策略，在256k训练长度内仅需1k微调步骤，从而实现高效的模型训练与优化。
关于使用RAG模式(Retrieval-Augmented Generation)的应用和资源的信息，包括关于RAG技术的综述，以及一些GitHub库和企业级应用的链接，这些应用使用RAG模型来增强自然语言处理和信息检索能力
学习如何构建自己的NLP文本分类器，并将其作为API进行开放，方便用户进行文本分类任务。提供简单易用的接口，支持多种文本分类需求。
LAVIS是一个一站式的语言-视觉智能库，支持多种语言-视觉任务，集成多种预训练模型，提供简单易用的API，以及自定义模型的训练和评估，具备高效的推理速度和性能。
