**划重点:**

1. -R是一款旨在实现生产规模AI的可扩展生成模型，专注于检索增强生成（RAG）和工具使用。

2. ️ -R具备强大的准确性、低延迟、高吞吐量，支持长达128k的上下文，并覆盖10种主要全球商业语言。

3. LLM可以通过使用工具（API）实现自动化任务，使企业能够更高效地处理复杂的工作流和决策。

站长之家（）3月12日 消息:团队于2024年3月11日发布了-R，一款旨在实现生产规模人工智能的新型检索增强生成模型。该模型专注于检索增强生成（RAG）和工具使用，是可扩展的生成模型，旨在帮助企业从概念验证迈向实际生产。

高性能检索增强生成 （RAG）

-R以其在RAG和工具使用方面的强大准确性、低延迟、高吞吐量以及支持长达128k的上下文而脱颖而出。与行业领先的Embed和模型协同工作，-R在RAG应用中实现了最佳集成，并在企业使用案例中表现卓越。

检索增强生成（RAG）已经成为LLMs部署中的关键模式，使企业能够授予模型访问其私有知识。的Embed模型和模型在检索步骤中的改进，提高了对相关信息的理解，从而提高了模型的准确性和实用性。

（左）-R 和 在一系列与企业相关的 RAG 应用程序上进行的头对头整体人类偏好评估，考虑到流畅性、答案实用性和引用。(右)使用 ( et al.2019)、(Joshi et al.2017)和 (Yang et al.2018)(单次检索)基准进行端到端评估的平均准确度所有模型的KILT 维基百科索引 ( et al.2020)。

-R通过工具使用的能力，实现了将LLMs转变为核心推理引擎，可以自动执行任务并采取实际行动，而不仅仅是处理和生成文本。这包括使用API、代码解释器等用户定义工具，使开发人员能够将-R用于自动化需要使用内部基础设施和外部工具的复杂任务和工作流程。