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Prompt屠龙术-少样本示例

写在前面上期介绍了思维链的技术，本期来讲一讲Prompt编排过程中的另一种极为有效的技术Few-Shot (少样本示例).

Prompt 少样本示例

AI落地里那些假的机会

从第一性的视角看，创业的定义就是实现一般人想象中的使用价值向财务价值的跨越。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成卡通证件照

今天给大家分享使用majicmixRealistic_v6模型加Lora模型cartoon_portrait_v1，生成各种有趣卡通证件照头像。

Stable Diffusion

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

比如在抖音，我们可以从「精选联盟爆款榜单」往下捋，卖得最好的分别是：教人沟通技巧、说话的艺术、励志成功学，以及中小学学习资料和学前儿童绘本等。

生成式AI

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

对大段句子的理解比较弱，需要各种提示词组合，还要添加参数（比如用括号划重点）才能勉强让AI理解想要表达的意思。

文生图

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

核心算法这个方法的目标是使一个开源的大型语言模型与用户的意图对齐。

小型语言模型 Zephyr-7B

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

用具体的数字来衡量，假如国内ChatGPT的用户有1亿人，那么Midjourney的用户大约是GPT的十分之一，千万级的规模；而SD又是MJ的十分之一左右，也就是百万级。

文生图 SD 电商

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。

开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

而大模型应用利用生成式的另一面，充分挖掘其生成能力，生产内容，使得它让人们感觉到了它创造性。

LLM

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。

检索增强生成 Langchain

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

RAG作为当前最流行、相对成熟的的LLM应用架构，受到了开发者的广泛关注，相关围绕RAG优化的技术层出不穷，但依旧难逃达不到生产应用要求的尴尬。

RAG 大模型

AI写作：如何用AI一键提炼文章要点，10倍提效（含提示词）

第四步要尝试应用，想一想如何把读到的东西应用到实际生活当中。

AI写作提示词

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

谷歌表示，Gemma 采用了与构建 Gemini 模型相同的研究和技术。

开源模型 Gemma

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

在实际使用中，LLM会发生幻觉和错误判断的情况。

大模型

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

20w+ ），然后给大家一些分享一些GPT应用创建的技巧，最后再分享一下prompt的攻防策略。

GPTs Agent

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