文章列表-AI魔法学院

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Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

组合提示词架构：请先分析我提供的几组ChatGPT提示词，结合步骤1和步骤2提炼的提示词设计原则和提示词结构体，以原始的提示词为基础，构建一个通用的ChatGPT提示词模板框架，并根据结构体的英文单词为此框架命名

大模型

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

1.1 关键技术原理一：Transformer模型架构 Transformer模型起源：ChatGPT的底层框架脱胎于2017年Google发布的Transformer模型，此模型引入了注意力机制，彻底颠覆了传统深度学习中的循环和卷积结构

大模型

LangChain 的问题所在

使用检索增强生成的聊天机器人的示例架构。

大模型大语言模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。

提示词 prompt chatgpt

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

MCP服务的技术架构 MCP的核心架构 MCP遵循客户端-服务器架构（client-server），其中包含以下几个核心概念： MCP主机（MCP Hosts） MCP主机是发起请求的LLM应用程序

MCP 大模型

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

然而，LLM只是已经开始的GenAI革命的序幕。

AI Agent 人工智能

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

PyTorch的动态图、先进的压缩算法和模块化设计让其成为压缩大模型的最佳框架之一，可以大幅减小模型体积。

开源模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

整个架构基于一个单一原则：有能力检索与请求或提示上下文语义相关、有意义的数据。

RAG 大语言模型

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

什么是思考链 (CoT) 思考链（Chain of Thought，简称 CoT）是一种推理策略，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，从而提升大型语言模型（LLM）的推理能力。

思考链提示词

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

最近我参加了一个关于LLM的讨论小组，与Dropbox、Langchain、Elastics和Anthropic等公司的人员进行了交流，他们认为，企业大规模采用LLM进行商业生产，最大的障碍就是幻觉问题

大语言模型

必看！阿里通义千问完整技术报告

2.3 架构 QWEN采用了一种修改过的Transformer架构。

大型语言模型报告

如何看待大型语言模型的Prompt

自注意力是Transformer架构中最重要的单一组件。

prompt 大语言模型

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。

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

这种融合使大型语言模型（LLM）能够生成更丰富、更具上下文意识的输出。

RAG-Fusion 检索增强

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