文章列表-AI魔法学院

文章列表

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

设计含有 LLM 保护机制的系统级提示 6.

GPT-4 提示词

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

内存（Memory）：此模块为LLM提供对会话历史的访问权限。

开源模型

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我们也了解到FlowGPT即将推出一些平台更新，包括：一键将提示应用到聊天页面的能力与GPT-4和Claude LLM的集成更新的提示详情

开源模型

Agent具体实现

3.1.1 类别 · 计划代理：通过 llm 制定计划 · &

Agent 大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

LLM-based代理已经应用于各种实际场景。

大模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

大模型时代，通常采用向量召回的方式从文档库里召回和用户问题相关的文档片段，输入到LLM中来增强模型回答质量。

大模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

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

RAG 大语言模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

整个执行过程分为四步： a）获取Agent输入b）利用ReAct Prompt 调用 LLM 生成下一个操作/工具（或返回响应）。

Agent QueryPipeline 大模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

import CallbackManager, TokenCountingHandler import tiktoken OPENAI_MODEL_NAME = "gpt-3.5-turbo-16k" llm

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

手把手教你认识学会LangChain

大型语言模型（LLM）是我们涵盖的第一种模型类型。

langchain

大模型应用设计的10个思考

对于整个系统而言，目标是利用LLM的规划和理解意图的能力，以此来构建高效的项目。

大模型应用

TypeChat 入门指南

随着大型语言模型（LLM）的出现，这个过程变得更加容易，但它也带来了新的挑战，例如限制模型回复的安全性、构建响应以供进一步处理以及确保模型回复的有效性。

TypeChat

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

大语言模型（Large Language Model，LLM）是针对语言的大模型。

大模型人工智能

Prompt屠龙术-少样本示例

通过在提示中提供一些精心设计的示例，您可以显着提高 LLM 响应的准确性、一致性和质量。

Prompt 少样本示例

<...8 9 10 111213 14 15 16 17 ...>

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