文章列表-AI魔法学院

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RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

AI应用中发挥重要作用的根本。

大模型

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

PsyEval的提出，是为了填补心理健康领域在大型语言模型应用评估上的空白。

大模型心理

手把手教你用上SDXL——SDXL 1.0 模型资源/comfyUI中文一键包下载

用户不再需要使用像“杰作”这样的限定词就能获得高质量的图像。

SDXL 下载

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

3.停止milvus 停止Milvus独立运行: docker-compose down 4.使用 Milvus 提供cli 客户端工具来连接数据库，我可以在github下载该工具 https

向量数据库

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

开发者在扣子（coze.cn）上，可以体验到 Kimi 大模型全新的 Tool Calling 能力和超强的用户意图识别能力，将这颗全新的'大脑'与平台上丰富的插件、工作流等能力结合，低门槛地打造各种业务场景下的

Kimi 扣子Coze 大模型

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

它们强大的自然语言处理能力允许用户以更高效、更愉快的方式快速提取相关信息。

GPT-4 工作

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

可以说，数据的准备决定了大模型应用的成败。

大模型

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

我甚至都把Prompt写好了，直接拿去改吧改吧用就行。

GPT

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

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

换言之，OpenAI 将提供一款 Retrieval 检索工具，用户已无需创建或搜索向量。

检索增强生成大语音模型

百川智能正式发布130亿参数通用大语言模型百川大模型（Baichuan-13B-Base）

免费可商用！

大模型中文

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

此外，LLM在处理参数化知识时效率较低，无法快速准确地响应用户的查询。

知识库 RAG检索增强

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

实时合成的数字人直播时，运营人员可以捕捉IP，实时回答直播间用户提出的问题，但也基本限于特定问题。

数字人

AI写作：一步到位，如何用 AI 生成整篇文章？做自媒体必看！

大家好我是皮特，今天我们来聊一聊如何用AI生成整篇文章。

结构化提示词写作

用上这10条神指令（prompt)，让ChatGPT快速写出优质高分科研论文

这篇文章将给大家分享十个科研论文写作的高效提示词指令（prompt)，这些提示词指令可以帮助大家更有效地利用ChatGPT这样的人工智能工具来辅助学术科研写作工作。

prompt ChatGPT 写作

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