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一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG

rag 检索增强

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

实际上，OpenAI早在去年就抛出类似的观点： GPT can learn knowledge in two ways: Via model weights (i.e., fine-tune the

大模型

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

只有经过结构化函数调用数据训练/微调的大模型才能做到： ·阅读工具描述 ·匹配用户意图 ·自主生成 JSON 函数调用格式 ·执行结果后再续写内容代表模型:GPT-4、Claude

Function Calling 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

下图展示了CLMs在多个强大的固定RAG系统上显著提高了性能，这些RAG系统是使用GPT-4或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。

RAG 大模型

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

这使得能够使用 GoT 快速构建新颖的Prompt原型，并尝试不同的LLMs模型，例如 GPT-3.5、GPT-4 或 Llama-2。

大模型

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

四、视觉识别 LobeChat 现在支持 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 模型，这个模型具备视觉识别能力，是一种能够感知视觉信息的多模态模型

AI开源集合

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：如果我现在做一个sota的中文GPT大模型，会分2步走：1.

大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

react_prompt": react_prompt_component, "llm": OpenAI(model="gpt

Agent QueryPipeline 大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

Chatgpt 的限制[9]如下表所示： ModelMaximum text lengthgpt-3.5-turbo4,096(~5 pages)gpt-48,192(~10 pages)gpt-

知识库

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

PLM的出现极大地促进了NLP的发展，如BERT、GPT等模型就是PLM的代表。

大模型

2023年人工智能行业总结

九月GPT4V发布，让GPT有了眼睛,可以看图了。

人工智能 AGI 思考总结

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

AgentScope 的模型 API 和模型包装器集成了最受欢迎的多模态模型，例如 OpenAI 的 DALL-E 这样的文本到图像内容生成模型，以及相反的图像到文本图像分析模型，例如 GPT-4V。

AgentScope 语言大模型智能体

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

Copy.ai使用简洁的用户界面和有用的模板制作内容 Copy.ai 的脱颖而出不仅在于其使用 GPT 语言模型，还在于其简洁的用户界面和广泛的模板（从电子邮件到博客再到社交媒体）。

AI 工具

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我们也了解到FlowGPT即将推出一些平台更新，包括：一键将提示应用到聊天页面的能力与GPT-4和Claude LLM的集成更新的提示详情

开源模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

instructor.patch() query = openai.ChatCompletion.create( model="gpt

RAG 大语言模型

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