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ChatGPT提示工程5篇合集(三):ChatGPT提示工程 - 推理
federal government 文本内容:''' <请把测试内容放到这里> ''' 测试内容 中文文本 我需要一个漂亮的卧室灯,这个灯还带有额外的存储功能,而且价格也不算
太
高
prompt
提示词
RAG
如何提高RAG 的效果
在这里,还有一个比较细致的工作就是 chunk 切分,当前比较主流的做法是尽量将chunk值调低,但
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碎的上下文会造成语义单元的缺失,实际使用中的值需要多次测试。
RAG
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揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事
梁文锋:说实话我们不
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care这件事,只是顺便做了这件事。
DeepSeek
大模型
大语言模型应用中的文本分块策略
区块
太
小或
太
大,可能会导致搜索结果不精确或错失显示相关内容的机会。
开源模型
开源
OpenAI 开源语音识别 Whisper 的使用体验怎么样?
其次在速度上,它能极快地转换音频文件,无需等待
太
长时间。
生成式AI
RAG
RAG从入门到精通-RAG简介
缺点 RAG的缺点主要表现在以下几个方面: 知识检索阶段依赖相似度检索技术,并不是精确检索,因此有可能出现检索到的文档与问题不
太
相关。
rag
大模型
Prompt
一个让GPT重复自问自答的Prompt
的感觉 · · · 待迭代点: · 现在输出的内容格式不
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好看,Workflows
prompt
大模型
发现一个好东西,一键本地运行各种大模型!包括最新的Qwen1.5
我们以前玩的大模型动不动就是5G起步,对比之下,这个大小实在是
太
安逸了。
Qwen1.5
大模型
企业
检索增强生成(RAG):LLM企业级应用落地的挑战与思考
更小的文本块通常可实现更好的嵌入式检索,但更大的文本块可为语言模型提供更多上下文来生成详细的答案 如果文本块
太
小,无法提供充足上下文;但如果文本块
太
大,则会影响检索质量。
大语言模型
RAG检索增强
AI出题,做不完,根本做不完
可以在Json前增加下边这段话,让它更好理解: 我会给你一个Json格式的初始指令,后续问答你都必须严格按照这个指令处理,下面是我的指令: 如果你用百度文心一言,也有一定的效果,只是上下文控制的不
太
好
大模型
提示词
试题
大模型
垂直领域大模型的思考
让模型输出引用还有一个好处:用户自己可以通过提供的参考快速判断回答对不对(参考不能
太
长)。
垂直领域
大模型
活久见,世界上第一个被人类骗走钱的AI,刚刚出现了!
见惯了
太
多被AI耍得团团转的人类,这次成功骗过AI的小哥,终于给我们人类挣回了一点颜面和尊严。
Freysa
智能体
大模型
AI里的大模型,你了解么
由于模型的尺寸
太
大,导致了内存开销的增加。
人工智能
ComfyUI
ComfyUI王牌!复合生成!必须揉在一起
▍复合生成(B航线🤔) 导入工作流or图片 图片或者workflow的json文件,取走任意一种导入就能使用啦,B航线简直不要
太
简单!
comfyui
文生图
ChatGPT
【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响
用ChatGLM2做测试: 可以看到,temperature
太
高基本上就处于完全不可用的状态,但加入top_p结果就能恢复正常。
大语言模型
chatGPT
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