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Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

Byzer-LLM 可以让用户用一套接口就可以部署和使用市面上主流的开源和SaaS版本大模型，之前以Qwen 写过一篇，可以看这里：Byzer-LLM 支持同时开源和SaaS版通义千问今天我们升级了一个

Byzer-LLM GLM-4

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

毕竟，自从ChatGPT，这个大模型LLM的领军模型惊艳亮相以来，我感觉它几乎可以应付一切。

大模型

通往AGI之路：什么是结构化提示词

结构化的定义是信息+有序的规则。核心的落脚点在于有序，比如我们常见的文章目录结构，词典以及有排序属性的数据。这些信息因为有了顺序，可以很方便的被我们检索和利用。常见的结构化数据，比如我们常写的文章，计算机编程中常用的 Json，Yaml，Xml，Markdown 等都是结构化的。

提示词结构化

简单提升RAG的10种方法

RAG（检索增强）通过为LLM提供回答查询时使用的事实背景，使LLM变得更加实用。

RAG 大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

被问及超出其知识范围或在知识截止日期之后发生的事件时，模型会产生幻觉高。

检索增强大模型

如何提高RAG 的效果

写在前面 LLM+RAG 构建很简单，使用开源项目langchain几行代码就搞定，但简单的构建过程不意味着很好的效果。

RAG 大模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

LLM训练 LLM训练实战下面汇总了我在大模型实践中训练相关的所有教程。

大模型 LLM

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

没有处理过LLM文档对话的朋友可能不明白为什么要提取标题甚至是多级标题，因此我先来阐述提取标题对于LLM阅读理解的重要性有多大。

大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

跨年之前，想总结一下去年上半年以来关于LLM Agents的学习经历，同时记录一下我在其中过程的一些想法。

LLM Agents

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

还有之前看很多文章说，Reference 可以一定程度上代替Lora，真的是这样吗？

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

本文继续给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力：ControlNet之细节替换，今天的主角是 Tile。

StableDiffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

本文给大家分享一个新的ControlNet类型：Instant ID，翻译为身份标识，核心能力是由国内的小红书团队开发的。这个ControlNet可以提取人的面部信息，然后在生成的人物图片中使用此面部。实测效果完全可以代替Lora模型，也就是我们不用再费劲吧啦的训练人物形象Lora了，只需要人物的一张正面照片，就可以直接出图了。

ControlNet 文生图

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

我觉得去研究和实践基于LLM的应用更实际，而RAG就是非常好的一个方向，这对于很多企业来说是刚需。

RAG 大模型

高级 RAG 技术——图解概览

简而言之，RAG 结合了搜索和大语言模型提示功能，即在模型回答问题时，以搜索算法发现的信息作为上下文环境。

RAG 检索图解

必读！RAG好用的3种Router

例如：写代码的Code-LM、做数学的meta-math,做图文多模态的Macaw-llm等等。

RAG Router

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