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LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴

大模型 LangChain RAG

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

另外，还有限制条件： · 商品名主要是中文 · 只能在内网使用 · 没有性能强大（更别提GPU）的服务器思路首先想到的是微调一个4bit量化的中文LLM，来实现输入商品名

embedding 大数据分类

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

粗略阅读，筛选信息经过筛选的信息，阅读其中一部分/全文阅读阅读过后记录「文献笔记」具体的步骤可以参考我在 2021 年写的《我的阅读工作流(2021版)》有了AI 以后，大语言模型(LLM

Kimi Chat 阅读

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

· 第三阶段：在第二阶段的基础上，作者解冻了LLM，并继续以的学习率更新所有模型组件的参数，以进一步提高视觉语言性能。

Baichuan-Omni 多模态大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

具体而言，通过语义向量模型建立某个垂直领域的知识库索引（Index），可以为大模型高效补充世界知识、本地知识：当用户向LLM提问时，LLM 会从最新最全知识库中获取答案。

embedding 语义向量

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

她提出了Agent=LLM+规划技能+记忆+工具使用的基础架构，其中LLM扮演了Agent的“大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

她提出了Agent=LLM+规划技能+记忆+工具使用的基础架构，其中LLM扮演了Agent的“大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。

AI Agent 大模型人工智能

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

但随后，研究者们指出当前大模型研究领域存在一个关键问题：很多研究未能正确地对现有 LLM 的能力进行基准测试。

过拟合小模型

[中文开源震撼首发]33B QLoRA大语言模型Anima真的太强大了！QLoRA技术可能是AI转折点！

但是由于这些模型规模还是有限，LLM核心的reasoning的能力还是相对比较弱。

开源模型

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

基于大语言模型 (LLM) 构建的产品（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）非常出色，但也存在缺陷：它们的数据集是静态的——大语言模型在静态数据集上进行训练

检索增强生成大语音模型

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

具体步骤如下： 1.文档切分 2.建立子文档embedding与索引表 3.将LLM任务与子文档embedding做相似度匹配 4.基于LLM产出最终结果【书籍问答任务

AIGC Embedding 嵌入技术

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

开源 LLM 主要负责任务规划、调度以及回复生成；记忆控制模块，主要包含知识检索以及 prompt （提示词）管理；工具使用模块，包含工具库以及工具检索和工具可定制化。

大模型

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

越来越多的智能体或 LLM 应用针对多模态内容生成。

AgentScope 语言大模型智能体

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

参看：微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering 应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出

RAG 自由编排 Workflow

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

SELECT * FROM t_user ORDER BY id DESC LIMIT 10 · 实验：如图1所示，在 DB-GPT 项目中，直接使用原生对话，使用 Proxy LLM（

Text2SQL RLHF

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