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大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

接下来分享两篇通过大模型的能力增强召回效果的文章，这两篇文章的内容都已经加入了langchain的标准组件，易用性还是比较好的，但是都有一些特定的使用场景。

大模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

Baichuan 3显威：中文任务全面超越GPT-4 在CMMLU、GAOKAO等中文权威评测中，Baichuan 3不仅展现了出色的语言理解能力，还在生成任务上大放异彩，这得益于其针对中文语境的深度优化

Baichuan 3 大模型

国际货币基金组织最新发布：关于AI与未来工作的报告

这篇文章主要探讨了人工智能（AI）对全球经济和劳动力市场的影响，提出了以下主要观点： 1.

AI行业报告 AI

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

因此，最好的方式是将长文章按照 seq_len（2048）作分割，将切割后的向量喂给模型做训练。

大模型训练

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对，与300M经过筛选的英文图文对进行预训练。

大模型中文

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

如果我们选择这样看待它，每一个数据项——数字图片、文本、录音、3D模型文件，任何你能想到的可以放入计算机文件的东西——都是一个向量。

Embedding 向量

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

首期，我们将共同探索ChatGPT的起源：GPT-1，跟随论文深入理解其技术细节，见证人工智能新篇章的启幕。

GPT

ChatGPT提示工程5篇合集(三)：ChatGPT提示工程 - 推理

为了提供更好的阅读体验，本文的测试内容放在末尾。

prompt 提示词

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

吴恩达和OpenAI合作开发了一套针对ChatGPT提示工程的最佳实践课程，课程名为《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》。本文是该课程的5篇文章合集之二。本篇介绍一下如何对内容进行总结。

prompt 提示词

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

OCR

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

回译标志，标注扰动句是否通过原句由回译过程生成详情请看：《BLEURT:用于文本生成任务的鲁棒指标》阅读笔记 - Henretter的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com

开源模型

低调的PDF，为什么成了数字文档“永远的神”？

Word文档很容易出现外观上的不一致，直接破坏文档的真实性。

工作

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

我在这篇文章里发掘了10个使用场景，希望能给你一些灵感。

DALL-E 3 文生图

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文实验本文主要介绍了关于基于知识图谱的问答系统（RAG）中如何优化问题回答效果的研究。

RAG 检索增强

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