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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

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

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 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

来简单给大家介绍下我这几个月使用 chatGPT 辅助自己做自媒体写作的一些小成果：首先是效率的提升，我之前一个知乎，一个公众号，还时不时断更。

AI写作 GPT

StableDiffusion

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

在AI世界里面有一个技术性的称呼，叫做图生图（img to img）。

大模型文生图

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

如果该任务描述表述适当，LLM将使用自回归标记的机制来生成文本来解决该任务。

大模型

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

我使用的提示是“将复杂的问题或任务分解为更小的、可管理的步骤，并使用仔细的推理来解释每个步骤。”

prompt 提示词

构建开源多模态RAG系统

这篇文章探索和了解如何创建一个高效的RAG系统，结合ChromeDB和Hugging Face等开源技术在大型语言多模态应用中的力量。

RAG 大模型

我去，找到一个Github上非常优秀的AI项目，可控制鼠标、键盘，模拟人类操作，太丝滑，收藏～～～

，像人一样使用各种软件和游戏。

AI Agent 开源项目

A1111 终于支持最先进 SDXL ControlNet！安装方法看这里~

针对 A1111 的ControlNet 扩展现在终于可以使用啦！

大模型 SDXL ControlNet

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。

语音识别 Faster-Whisper

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

就是当你学会一种技能，一个工具，一个思维方法的时候，你要花一点时间去思考，这些工具、思维有没有不适用甚至是有害的情况？

提示词写作自媒体

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： RAG中涉及的技术环节什么是分块分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章

RAG 大模型

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