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RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。

RAG Embedding

金融领域Prompt工程方法浅析

三、Prompt设计原则及提示框架如上述所言因金融领域具有其特殊性，我们提出Prompt设计的三大原则： 1、分层拆解原则

prompt 大模型

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

作为当下较为知名的 AI 框架，LangChain 可以帮助开发者轻松构建各种 AI/LLM 应用和聊天机器人。

大模型开源模型

图解 Transformer——功能概览

在这个纪元中，Transformer 架构扮演着至关重要的角色。

Transformer 大模型图解

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM，只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调

开源模型

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。

大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等工具和框架投入了大量资源来研究和实现RAG技术。

RAG 检索增强

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

例如：Meta 开发并公开发布的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿(7b)

开源模型

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

Diffusion Transformer (DiT) 因为引入Transformer 做多层多头注意力和归一化，因而引入了降维和压缩，diffusion方式下的底片信息提取过程，原理与LLM的重整化无异

sora

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

LLM显然还缺乏这些能力。

AGI 大语言模型观点

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

尽管大型语言模型(llm)越来越被视为向人工智能迈进的一步，在许多任务中表现出令人印象深刻的表现，但llm是否能够真正掌握心理情绪刺激仍然不确定。

Prompt 大模型情感激励

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG增强检索的框架 RAG研究范式不断发展，本节主要描述了其发展过程。

rag 检索增强

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

· 成本更低：与OpenAI的LLM服务相比，私有化的LLM允许用户在定制化的基础上

开源模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

生成式智能体架构虚拟社区为智能体提供了一个开放式框架，可以让智能体之间相互协作并对环境变化做出反应。

大模型

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型（LLM）提供商，但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。

生成式AI 榜单 AI应用

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