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Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

Abstraction In Large Language Models https://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf 这是google deep mind开发的一种方法，它使用LLM

检索增强生成 Langchain

10个大模型私有化需要关注的问题

LLM对于算力，存储都和传统架构有一定的差别，需要结合LLM的特点综合研判，它是私有化落地的第一步，对后续工作起到基础奠基作用。

开源模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

2023 年初，LLM 的上下文窗口约为一篇长文的大小（约 4000 个 token）。

Anthropic 大语言模型

LangChain Agent原理介绍

run方法，无论什么这里我都返回100 （2）return_direct是默认值（False），表示执行完CalculatorTool，OpenAI会继续思考问题执行逻辑 1、先问一个问题 llm

langchain

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

这些查询和检索到的上下文会一并被注入到发送给 LLM 的提示中。

检索增强式生成 RAG

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

相比之下，当前GPT-4模型可以使用32K输入词元的上下文长度，而大多数开源LLM的上下文长度为2K词元。

大模型

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

1、LLM 技术原理2、LLM 产品 Landscape3、一个产品经理的 LLM 暴论4、LLM 学习方法/媒介素养关于我 &

工作

2024年值得关注的Agent框架

它利用ChatGPT、LLaMa2等LLM和其他专业模型，并根据任务的上下文动态选择合适的工具。

Agent 框架

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

背景在过去的一年里，大型语言模型 (LLM) 以及 ChatGPT 等产品吸引了全世界的想象力，推动新一轮技术浪潮。

OLAP For Embedding 一体化数仓

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

现有的 Agents 项目如 AutoGPT，BabyAGI 和 MetaGPT 的成功验证了LLM的潜力。

大模型

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

从实验结果上看，在多语言跟跨语种检索任务上，BGE M3-Embedding的效果超过之前提及的微软E5-mistral-7b微软E5-mistral-7b-instruct: 站在LLM肩膀上的text

BGE M3-Embedding 多语音检索

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

Agent System 是什么在以 LLM 为驱动的 AI Agents 系统中，LLM 是代理系统的“大脑”，并需要其他几个关键组件的辅助： 1.

agent

理解 o3 及其技术分析

LLM在某些方面超过人类，但并不是所有方面都超过人类。

o3 技术分析

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

如上图，LLM 有时并不会输出我想要的 Json 格式数据，而是直接输出了一个 Plan 计划。

AI Agent Ops 运维工具

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

报道提到，GPT 开发速度放缓的部分原因是用于预训练的文本和数据供应减少（预训练有助于 LLM 理解概念之间的关系，从而解决起草内容或调试代码等任务）。

Scaling Law AI大模型

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