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LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在这一系列的博客文章/视频中，我将介绍先进的RAG技术，旨在优化RAG工作流程，并解决原始RAG系统中的挑战。

RAG 检索

ChatGPT实用指南|ChatGPT十步搞定论文【全流程+提示词】

你只需提供主题，ChatGPT就能帮你生成一个结构化的论文大纲，包括引言、主体段落和结论部分。

ChatGPT 写作提示词

使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词

比如段落间的跳跃性可能让文章显得断裂，强化段落间的过渡可以帮助读者更好地理解文章的内容。

写作大模型 ChatGPT

使用ChatGPT润色出高品质文章

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写作提示词

使用ChatGPT润色出高品质文章！

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ChatGPT 写作

盘点来自工业界的GPU共享方案

本文将总结目前有公开PR的、来自工业界的部分GPU容器计算共享方案，看看工业界对GPU共享的定位和需求。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 抽卡必备神器！Agent Scheduler

相信大家在玩 Stable Diffusion 的时候一直有一个痛点，每次出图抽卡时都只能等待上一次抽卡结束，才能继续下一次抽卡；特别是当我们想抽大量的卡来测试不同的模型，不同的参数的效果时，那么是非常奔溃的

Agent Scheduler Stable Diffusion

Comfyui工作流原理你都了解吗

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于 webui 有明显提升，对显存要求也更低（4G 就能很好的运行）。

Comfyui 工作流

基于秋叶整合包-StableDiffusionWebUI启动器快速安装ComfyUI

ComfyUI内部流程进行了优化，针对不同的显卡，生成图片的速度相较于传统的webUI有10%~25%的提升。

秋叶整合包

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

与 A1111 不同，ComfyUI 是基于模块化设计的。

大模型

宁德核电推出全球参数量最大的核工业大模型｜InfoQ 独家

专业人员会对问答系统的输出结果进行评估，并根据其准确性提供反馈，以助于系统不断学习与改进。

宁德核电大模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

基础知识：包括理解神经网络的结构，如层、权重、偏置和激活函数（sigmoid、tanh、ReLU等）。

LLM 大模型 GitHub

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

当我们使用LLM embedding内容时，这是一项必要的技术，可以帮助我们优化从向量数据库被召回的内容的准确性。

RAG 大模型

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

DISC-MedLLM的独特之处源于其创新性的设计和多元数据构造机制，这一机制是基于我们以目标为导向的策略，以及真实医患对话数据和知识图谱的深度结合而成。

大模型

Prompt屠龙术-思维链

Few-shot CoT （少样本示例COT）在示例的问题-答案对中，展示逐步推理得到答案的过程，这种方法有利于LLMs理解解决问题的过程，并鼓励他们遵循结构化的方法，模仿人类的思维该过程可以理解为一种

Prompt 思维链

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