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使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。

RAG 大语言模型

90个常用的思维模型

思维模型可以被看作是解决问题、做决策和理解信息的框架或者方法，经过很多大神的总结和沉淀形成了一套成熟的方法论和思考体系。

大模型工作

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

知识节点的介绍生成有两种方式，一种是利用 LLM 的内部知识库，另外一种是外挂知识，利用 LLM 的总结能力。

提示词文生图 AIGC

简单提升RAG的10种方法

LLM是一项了不起的发明，但容易出现一个关键问题就是编造一些东西。

RAG 大模型

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

支持的框架微调（Axolotl、Llama-Factory、Firefly、Swift、XTuner）量化（AutoGPTQ、AutoAWQ、Neural Compressor）部署（vLLM

qwen 千问开源

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

整个方案设计如下图所示由两部分组成：问答系统框架概要 LLM。

知识库

如何构建基于大模型的App

大模型App 的系统架构思考基于LLM 的应用开发框架（例如LangChain）提供了围绕大模型构建应用程序的结构化方法。

构建大模型App

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

以下三个项目的介绍，我认为分别代表着未来AI-Agents的基础设施的建设方向； langchain LangChain是一个基于语言模型的应用程序开发框架。

开源模型

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

借助 CO-STAR 框架构建高效的提示 2.

GPT-4 提示词

大模型检索增强生成RAG的优化

RAG优化分为两个方向：RAG基础功能优化、RAG架构优化。

RAG 检索增强大模型

Embedding开源模型重磅玩家：北京智源人工智能研究院最新Embedding模型发布！登顶MTEB，免费商用授权！

Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。

开源模型

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

注意：这里是让LLM去做事，不是去对话。

大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

再就是一定要在Prompt Engineer的框架下理解Prompt，很多人看到对话框随便写几句，ChatGPT等AI就可以给你反馈，这虽然也是提示词，但不是有意识的可以实现可交付目的可靠的提示词

prompt

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

最近又出了哪些惊艳的新编写思路和框架？

开源模型

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

推荐想要了解AI的人都不要错过：https://arxiv.org/html/2507.13334v1 我非常的惊喜，因为它提供了一个特别清晰的框架来回答了“上下文工程是什么、为什么、怎么做”的问题。

上下文工程 AI

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