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LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

4）大模型具有智能涌现的特性，能够具备以往模型不具备的zero-shot，few-shot，cot等能力，能够规划和推理，让人感受到了AGI的潜质。

LLM

RAG模型的主要痛点和解决方案

痛点4：幻觉和捏造背景：由于过度依赖语言模型的先验，RAG模型经常生成看似合理但完全错误或不忠实的声明，而没有在检索的上下文中进行验证。

rag 大模型

RPA和大模型结合：开启智能自动化的新纪元

GPT-3https://www.techtarget.com/searchcio/Ultimate-guide-to-RPA-robotic-process-automation是目前最先进的大模型之一

RPA 自动化大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切

定义4：压缩就是泛化。

大模型泛化

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

实践中，通常是取N=1~4，然后对进行加权平均。

开源模型

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

自主代理，如Auto-GPT，它能够根据人们通过自然语言提出的需求，自动执行任务并实现预期结果。

生成式AI

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

重复问题检测，文本分类等 · · · s2p, 即 sentence to passage ，代表了异质文本之间的嵌入能力，适用任务：文本检索，GPT

开源模型

中文开源OCR框架对比及介绍

4.

OCR

如何通过AI变现，举个详细的例子?

很简单，就是GPT在内容创作上太强大了，可以10倍20倍帮客户降低成本，提高效率。

生成式AI

大模型训练工程那些事

最近 GPT-4V 和 Gemini 多模态的发布都给足了亮点。

训练工程大模型

300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

你会没事干跟GPT聊一下午天？

AIGC 创业

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

LLM在构建自主代理人方面具有巨大潜力，例如Auto-GPT。

大模型

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

智能客服系统已经在众多行业得到了广泛的应用：智能客服系统的历史在国内，非现场“客服”这个领域的场景大概经历了如下4个发展阶段：而智能客服系统的起源最早可以追溯到

ai 客服

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

MCP服务的背景和现在应用场景下的意义随着AI技术的快速发展，大型语言模型如GPT、Claude等已经展现出惊人的能力。

MCP 大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

GPT-4 的问世是一个重要里程碑，它采用了一种将 RAG 与微调技术结合的新方法，同时继续优化预训练策略。

RAG 检索增强

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