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LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

从架构图上可以看到，除了LLM，编排服务外，向量数据库十分重要，它不仅保存了从领域知识库中导入的被embedding的领域知识外，还存储着用户与大模型对话的信息，被称作memory。

LLM

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

QiZhenGPT：地址：https://github.com/CMKRG/QiZhenGPT 简介：该项目利用启真医学知识库构建的中文医学指令数据集，并基于此在LLaMA-7B模型上进行指令精调

大模型中文

智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介

数据源组件数据源组件是SmartKG的数据方面的基础支撑，提供对不同类型的数据源进行爬取、清洗、融合的函数库。

知识图谱

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

这对于需要准确信息的应用（如问答系统、知识库、教育工具）尤其重要。

rag 检索增强

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语音合成模型应用so-vits-svc快速生成AI歌曲，仓库地址

音乐

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

浪潮主打的就是一个 Generation，生成，而 Retrieval-augmented 就是指除了 llm 本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力，这其中就包括了外部向量数据库、

大模型

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

通过transformers来调用中文模型 transformers是一个用于自然语言处理（NLP）的开源库，由Hugging Face开发和维护。

Whisper 语音优化

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

这些变换在 Albumentations 库中实现。

大模型

LangChain 的问题所在

绝对不建议在一个提供非常有限价值同时又从你那里隐藏了大量细节和决策的库上构建系统。

大模型大语言模型

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录

本仓库为Qwen-7B-Chat的仓库。

大模型

大模型在金融行业的应用场景

应用场景知识库/知识问答知识库目前是大模型落地最多的场景，也是其他业务的基石。

大模型金融应用

国内法律类大模型介绍

nbsp; * 基础模型：HanFei-2.0 * 数据：案例、法规、起诉状、法律新闻（40G，2K词库）

法律大模型

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

一、混淆 PyObfuscate是一个用于混淆Python代码的库，它的主要作用是将Python代码进行转换，使其更难以阅读和理解。

Python 程序

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

目前，有两个最著名的开源库专注于基于 LLM 的流程和应用开发 —— LangChain 和 LlamaIndex，它们分别在 2022 年的 10 月和 11 月成立，只相差一个月

检索增强式生成 RAG

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

#12112;如利⽤问答对进⾏匹配，⽽不是简单的上下⽂⽚段，具体步骤是: 1.使⽤语义匹配技术对⽂档库进

大模型

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