训练魔法-AI魔法学院

训练魔法

向量数据库不是一个单独的数据库分类

在不久的将来，我们会看到：每个数据库都会提供某种形式的向量搜索。其中包括图数据库、关系数据库、文档数据库以及键值数据库，甚至还包括缓存。

大模型向量数据库 2023-11-30

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。

ChatGLM3 大模型 2023-11-29

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架，基本可以适用于RAG 和Agent。但是，对于面向Agent的大模型应用开发，有没有其独特之处呢？有没有聚焦于Agent的大模型应用开发框架呢？那么，什么又是Agent 呢？

大模型 Agent 2023-11-29

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

我们几乎每天都使用搜索引擎，搜索是大模型需求最多的落地应用之一。另外，大模型本身有着幻觉问题，检索增强也是最直接的解决方案。此外，基于大模型进行知识库问答、基于大模型的智能客服也是火热的创业项目。因此，关于检索增强的大模型的研究如火如荼，为了能从多个文档或超长文档中找到答案，各种超长上下文窗口的模型已经陆续发布。

大模型 Ziya 2023-11-28

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

时间过得真快，写上一篇文到现在已经过去半个月之多！LangChain 和 RAG 领域不出意外的又出了不少新思路：

大模型 LangChain RAG 2023-11-28

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

我觉得去研究和实践基于LLM的应用更实际，而RAG就是非常好的一个方向，这对于很多企业来说是刚需。

RAG 大模型 2023-11-28

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

自动化抓取网页数据？生成PDF？网页自动鼠标点击？还可以录屏帮你自动化。这些都有小工具帮你啦！

GitHub 数据处理RPA 2023-11-27

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM 归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想，本篇分享一种对用户查询进行重写再去检索从而提高准确性和召回率的方案。

RAG 大语言模型 2023-11-27

解读：一个数学在线教育网站如何做到一千万月访问量

今天继续分享个方法，那就是随便乱点，从一个网站发现一些关键词，从一个关键词发现一批网站，不断点下去，就能够发现一些不错的网站。

访问量 2023-11-27

接私活必看的11个开源项目

如何利用小假期承接私活，赚口粮、赚零花钱。看似简单的问题，其实靠着这些开源项目接私活赚钱还是蛮有学问和技巧、需要靠人脉圈子和过硬的团队协作能力，才能接大单，赚大钱。还有平时靠知识储备，以及开源项目收集做准备，随时准备迎接赚钱的机会。借此机会，今天给大家好物分享接私活必看的11个开源项目，希望对大家有所帮助。

私活开源项目 2023-11-24

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍。让我们深入了解这些常见的挑战:

RAG 大模型 2023-11-24

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

大模型面试 2023-11-23

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： • RAG中涉及的技术环节 • 什么是分块 • 分块需要考虑的四种因素 • 分块的多种方法

RAG 大模型 2023-11-23

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。

Qwen7b 大模型 2023-11-23

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

在 GPT-4 出来的时候，微软发布了 154 页的 GPT-4 的研究报告《通用人工智能火花：GPT-4 早期试验（Sparks of Artificial General Intelligenc）》火遍全网，是绝大多数人了解 GPT-4 的敲门砖。

多模态大模型 GPT-4V 文生图 2023-11-22

<...28 29 30 313233 34 35 36 37 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1