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垂直领域大模型的思考

需要注意的是一般垂直领域大模型不会直接让模型生成答案，而是跟先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation

垂直领域大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

该框架采用标准的强化学习设置，其中奖励模型提供简单的二元奖励（0/1），动作空间遵循 ReAct 中的设置，同时基于特定任务的行动空间，使用语言增强功能，以实现复杂的推理步骤。

agent

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

多语言处理、符合人类喜好、智能体能力，还有检索增强生成，它都游刃有余。

Qwen1.5 开源模型

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

这代表了强烈的分布内泛化。

大模型

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

Generation, 众所周知本次 llm 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

大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个真正难题我在前面的文章中《一些LLM的声音总结》中提到过，基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强生成。

RAG 大模型

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

最终，我相信如果在道德上负责任的方向上引导，LLM有巨大的潜力来增强人类智慧。

大模型提示词

从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现

检索式：检索式模型通常利用神经网络技术，将大量的预训练语料数据输入到模型中进行训练。

智能客服

Midjourney 进阶关键词_摄影效果专题

经过这段时间的测试，觉得可以将摄影效果特别增设一个专题，以每日一词的方式分享给大家进行测试运用。

midjourney 文生图绘画

Dify：大模型创业开源工具，46,558 行代码，完全开源

RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

Dify 开源工具

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

来引导已学习到的知识的使用；Fine-tuning可能在调整模型参数过程中，可能带来了灾难性遗忘问题提示微调v2（Prompt-tuning）在第一版基础上，将每层输入都添加上prompt连续向量，同时探索了

训练微调

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

Dify 中的一个基础模块，官方没有过多强调 RAG 服务的独特设计，但是依旧可以看到一个独特点： 1.

Dify 大模型知识库

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

，还支持高级搜索，你可以可根据检索需求，灵活组合选取检索条件（页面右上角的「跨库检索」还可以选择需要额外检索的数据库，包括期刊、国内会议、报纸、年鉴、法律法规、工具书、案例）公文参考资料这块，可以快速查看

新华妙笔写作

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

- ReAct：https://arxiv.org/abs/2210.03629 - Reflection（反思）：https://arxiv.org/abs/2303.11366 - RAG（检索增强生成

prompt 提示词

解读提示工程（Prompt Engineering）

以下是一些常见的 prompt 类别： Information Retrieval (信息检索):这些 prompt 用于从模型中检索特定信息，如回答问题、提供事实或解释概念。

Prompt 提示词

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