Wikipedia Link Rennen: Auswahl aus Tausenden Optionen
Das Modell wählt den nächsten Schritt aus Hunderten oder Tausenden Links und zeigt schnelle Entscheidungen mit eingeschränkten Ausgaben. Der Post enthält ein 4:04 Video.
Jev für RAG? Page Search API angekündigt
PageIndex kündigt die Page Search API an, die schneller und genauer als SOTA-Embedding-Modelle sein soll, und diskutiert die Retrieval-Leistung des Jev-Entscheidungsmodells für RAG.
Jev for RAG? How does the decision model's retrieval performance compare to the top Vector-based model? We announce the Page Search API, faster and more accurate than SOTA embedding models. Learn more: https://search.pageindex.ai
· 0 likesOpen on X
More like this
Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI
Nathan LeClaire teilt einen Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI und merkt an, dass man erst an der Oberfläche kratzt.
Ein Live-BS-Meter für die Trump-vs-Kamala-Debatte mit Jev erstellen
Der Autor nutzte Jev, um einen Live-BS-Meter auf jeden Satz der Trump-vs-Kamala-Debatte anzuwenden, mit 5 Ja/Nein-Fragen pro Kandidat, insgesamt 1.191 Jev-Aufrufe, 1,18 Mio. Tokens, 415 ms Median-Latenz und Gesamtkosten von 0,0497 $.
