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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

掌握Prompt的6心法

以下是一个常见的结构化Prompt模板示例: · # Role 指定角色 ## Goals 描述Prompt目标，让GPT 聚焦起来 ## Background: 你希望

prompt 写作

构建开源多模态RAG系统

大型语言模型，如GPT-3，擅长生成类似人类的语言，但在提供最新或特定领域的信息方面存在限制。

RAG 大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

将这些不同的数据转换为上下文相关的块，以使GPT的上下文窗口层更加复杂。

RAG 大模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

他号称在多项任务上超过了 GPT-4。

Prompt 大模型

LangChain Agent 原理解析

在官方示例中，LLM 用的是 OpenAI，也就是gpt-3.5这个模型，但如果想达到更好的效果的话，推荐使用 OpenAI 的gpt-4模型，它是目前最好的 LLM，如果使用的 LLM 比较差，就容易出现刚才我们提到

大模型

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