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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

被高估的Pika，被低估的多模态AI

从 GPT-4V 的“惊艳亮相”，到 AI 视频生成工具 Pika 1.0 的“火爆出圈”，再到谷歌 Gemini 的“全面领先”，多模态 AI 都是其中的关键词。

大模型多模态

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

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

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

next=%2Fg%2Fg-jPwNeWSSZ-hong-hong-mo-ni-qi-gpt hong-hong-mo-ni-qi-gpt 可以看出

提示词 prompt

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

对于gpt-3.5-turbo在创建新属性时没有问题。

知识图谱大模型

人工智能的应用范式呼之欲出

目前已经看到的行业实践包括：通过在Alpaca-LoRA中加入中文语料的训练获得中文能力、通过ChatGLM和中美金融数据LoRA构建的FinGPT、基于中文医疗数据LoRA和Ziya-LLaMa-13B的Medical-GPT

大模型

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