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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

手把手教你认识学会LangChain

LangChain通过以下方式提供了加载、转换、存储和查询数据的构建模块：文档加载器：从许多不同的来源加载文档文档转换器：分割文档，删除多余的文档等文本嵌入模型：采取非结构化文本

langchain

详解 Diffusion (扩散) 模型

如果我们能逆转这个过程不是很好吗？

Diffusion 开源模型

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调开源

开源模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

response.message.content return answer.strip() 可以看到就是通过一个 prompt 就完成了原始文档到问答对的转换

Dify 大模型知识库

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

简单来说，感知类场景就是“能听会看”，指的是有明确的规则，不需要理解复杂的逻辑即可完成任务的场景，比如OCR图片识别、语音转写、文本情绪判断等；而认知类场景要求的是“能思考、会创造”，需要在感知场景要素的基础上

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

任务指定器会把用户的要求转换成一个具体、专业的提示词，然后两个智能体自主交流协作，最后把结果给到用户。

大模型

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

数据处理与转换：当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时，如数据清洗、文本翻译或图像转换。

大模型提示词

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

这个模型通过学习将单词转化为连续的向量表示，以便计算机更好地理解和处理文本。

AIGC Embedding 嵌入技术

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

模型载入节点将模型分成了模型，clip层，VAE，clip层会在关键词编码的时候使用，VAE会在图片编码解码（图片RGB空间与潜空间转换）时使用图片节点可以载入图片并转换到潜空间，或者创建新的潜空间空图片

文生图

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

毕竟百度刚出来被质疑英文换皮，很多反馈是英语逻辑。

Kimi Chat 大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(五)：ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案

所以看起来还不错，但如果您看基础部分，刀锁定的部分看起来不如几年前的版本那么好，但我打算对其非常温柔（例如，我会先在搅拌机中捣碎像豆子、冰、米等非常硬的物品，然后将它们粉碎成我想要的份量，然后切换到打蛋器刀片制作更细腻的面粉

prompt 提示词

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

语音识别（ASR）是指将人类的语音转换为文本的技术，然而，目前的语音识别技术还面临着一些挑战，其中最大的一个就是如何支持更多的语言。

Translatotron 语音识别

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过逆转这个加噪过程来学习恢复数据。

sora

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