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RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这种方法尤其适合于知识密集型的任务，能够更高效地利用已有的知识库来生成回答或文本。

知识库 RAG检索增强

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

随着LLM的蓬勃发展，企业、个人知识库越来越火。

GPT

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

核心观点大模型对上下文中中间部分的知识点提取较差。

大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

在深入实现之前，我们先来了解一下使用语义搜索+GPT问答相比微调GPT的优势： 2.1、更广泛的知识覆盖：语义搜索 + GPT 问答主要包括两个核心步骤，首先从大量的文档中找到相关的段落，然后根据这些段落生成答案

知识库 langchain

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

项目简介 "QAnything"是网易有道开发的本地知识库问答平台。

网易 RAG 知识库

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

将任意文本转换为知识图谱

这些信息通常存储在图形数据库中并可视化为图形结构，从而产生了知识“图形”一词。

知识图谱转换文本

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

左侧状态栏为知识库和笔记。

copilot ima 知识库

智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介

SmartKG是一款轻量级知识图谱可视化+智能对话框架。

知识图谱

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

把微信公众号优质内容变成自己的专属知识库，只差这一个AI助手！

ima copilot 搜索

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

里面就用这样的方法进行api访问，有兴趣可以看看, 目前正在开发，不保证稳定性接下来就是扩展和代码部分了~ >代码讲解首先我们需要在stable diffusion webui github 库中下载源码

文生图 api

面向知识图谱的大模型应用

知识图谱的应用由来已久，如果企业已经投资了知识图谱系统，而且效果还不错，需要用LLM重新实现一遍么？

知识图谱大模型

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

在整个报告中，旨在提供关于过程的透明度，包括不成功的实验，以促进开发 LLM 的集体知识。

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

但是这些模型学到的知识是滞后的（比如ChatGPT的知识是截止到2021年），并且这些知识是通用领域的。

langchain

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

丰富的召回模式用户可以自由选择所需的召回模式： N 选 1 召回：先根据用户输入的意图选择合适的知识库，然后从知识库检索所需的文档，适用于知识库彼此隔离，不需要互相联合查询的场景

Dify 大模型知识库

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