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Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。

检索增强生成 Langchain

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

私有化数据接⼊：持续更新与调整⼤模型都是通过公开可⽤的数据集进⾏预训练的，对单次输⼊

大模型

9个范例带你入门langchain

5，数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

从架构图上可以看到，除了LLM，编排服务外，向量数据库十分重要，它不仅保存了从领域知识库中导入的被embedding的领域知识外，还存储着用户与大模型对话的信息，被称作memory。

LLM

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

第二，大模型可能对在其训练数据中并不突出的小众和专业信息有着不足的“理解”。

RAG 大模型自动回复

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

为了解释为什么Embedding提供了这样的实用程序，让我们看一下以前处理文本数据(如表格数据中的分类值)的方法。

大模型

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

它利用模拟键盘按键，鼠标移动和窗口/控件的组合来实现各类自动化任务，包括自动化软件安装、登录、数据自动录入、界面自动化测试、数据抓取等，以及可以和其他自动化工具结合起来使用，比如，我们在使用Selenium

Autolt 自动化

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

根据大部分人的实际体验结果，Mixtral 8x7B 的性能已基本达到 GPT-3.5，这对于小体积的开源模型而言十分难得。

开源大模型

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

此前的模型已经可以根据文本提示或给定图像重新生成局部的图像区域。

Anydoor 文生图

基于Ollama本地部署Llama3指南！

众所周知，扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练（pretrained）和指令微调（instruction-tuned）两个版本，还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布，这个400B

LLama3 ollama

换脸软件 FaceFusion 保姆级教程

在制作定制数字人时，有时候为了不侵权，会使用换脸软件将原素材的脸型进行替换，今天一个客户就提出了这样的需求，所以，这里我使用 FaceFusuion 这款软件来进行操作。

FaceFusion 教程

惊艳推荐！8款好用又免费的文本转语音TTS工具

虽然这种方法能够产生可理解的语音，但由于样本数量的限制，很难达到完全自然的语音合成效果。

TTS Maker 语音

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

而专业模式是借助检索的手段，对用户查询进行匹配从知识库中筛选出合适的证据，再根据大模型汇总能力，得到最终答案。

垂直领域大模型开源模型汇总

Gartner：2024年人工智能渗透的十大战略技术趋势

AI TRiSM 为模型运营、主动数据保护、AI 特定安全性、模型监控（包括监控数据漂移、模型漂移和/或意外结果）以及第三方模型和应用程序的输入和输出的风险控制提供工具。

Gartner 人工智能

手把手教你认识学会LangChain

数据增强的生成，数据增强生成涉及特定类型的链，它首先与外部数据源交互以获取数据用于生成步骤。

langchain

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