文章列表-AI魔法学院

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PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

Timescale Vector的Python客户端库提供了一个简单易用的函数，名为uuid_from_time，用于从Python DateTime对象创建UUID v1，然后我们将使用它作为TextNodes

大模型 PostgreSQL

如何看待大型语言模型的Prompt

你可能会想到确定性的Python程序——一系列按步骤处理数据的符号语句。

prompt 大语言模型

大模型实践总结

教训：针对已有的环境进行分布式训练环境搭建时，一定要注意之前环境的python、pip、virtualenv、setuptools的版本。

大模型训练

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

其他人采用数学计算工具来增强LLM的数学能力(Schick et al. 2023; Thoppilan et al. 2022),并通过Python解释器提高编码能力(Gao et al. 2023

大语言模型推荐

谈Agent构建平台的设计

不要求直接上传代码库就能运行，但至少要能够支持：以任意的编程流程调用任意LLM、其他API、各种第三方库；能够嵌入Python（及其他常用编程语言）函数代码片段。

Agent 构建

接私活必看的11个开源项目

,手机，平板等进行设备状态的监控和数据展示 · 独特的插件系统，支持跨语言接入，可以通过C/C++,Python

私活开源项目

国内首个！最火的MoE大模型APP来了，免费下载，人人可玩

其中可能有Python专家、高级图像解析专家、事实核查专家、安全和道德专家、情绪分析专家等。

MoE大模型 APPa

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

前者是基于Python代码写的ReAct框架。

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

ensp; 优化内容提取的方法：从源头解决内容提取的有效性，包括文本内容、表格内容（保留制表符）和图片内容（OCR识别）等，可以参看我之前的文章《完全指南——使用python

RAG 检索增强

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

环境安装首先安装依赖包，python环境建议3.9+ pip install -r requirements.txt 其次安装 lfs 方便本地下载 LLaMa 大模型 git lfs

LLaMA

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

ensp; 修复lora随机提示生成器中的转义括号 · 修复：修复PyTorch安装兼容性的Python

Stable Diffusion 文生图大模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

在这个例子中，我们会创建一个自己的数学导师，使用到 Code Interpreter 能力： # Upgrade to Python SDK v1.2&

GPTs AI Assistant

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

最后，如果需要，可以把代码执行引擎（比如 Python 解释器）的输出当作模型下一个问题的输入。

提示词 prompt

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

例如，仅在美国，关键词 “python “的月搜索量就有53.3万次：如果我曾经搜索过 “python”，我很可能指的是编程语言。

开源模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

通用编程语言，通常是Python。

RAG-Fusion 检索增强

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