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12个RAG常见痛点及解决方案

请参阅下面的示例代码片段，将LongContextReorder定义为node_postprocessor。

RAG 大模型

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

我们都知道当年奇点临近里画了一条指数曲线，但这条曲线的含义却很少被进一步解读。

大模型

垂直领域大模型的思考

blog.duolingo.com/duolingo-max/ (多邻国) 金融大模型金融领域大模型数量众多，基本的应用场景也围绕金融的日常工作，例如研报解读等

垂直领域大模型

大模型能力快速测评极简题目

我的第一个题目是： {article} 作为一名中文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。

大模型

小度为何押注AI眼镜？

遇到不了解的问题，直接语音提问，如同带上了行走的百科全书；在读书、学习时，小度AI眼镜又变身成了“备忘助手”，用手指一下，重点文字就可以加入备忘。

AI眼镜小度

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

这里针对RAG不多讲，下次争取找几篇RAG的综述跟大家一起读一读。

Agent 大语言模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

它能够理解这种格式化的文本，提取正确的信息，并将其格式化成一个很好的人类可读格式，这真是令人印象深刻！

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

; 修复使用其他ExtraNetworks扩展时搜索/重新加载会消失的错误 · 优雅处理mtime读取缓存中的异常

SD 画图

生成式AI与大语言模型的区别

大型语言模型可以解读语言的细微差别，而生成式人工智能可以创建准确的翻译和内容的本地化版本。

生成式AI 大语言模型区别

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

Quivr相关的介绍文章，给出对应的答案：比如问数据工程相关的问题，它会结合我关于“Fundamentals of Data Engineering”这本书的读书笔记来作答

Reor 开源工具知识管理

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

更清晰可读的字体在之前的stable中图像中添加文字，可是一件非常难以办到的事，比如在之前的模型中在生成的图像中生成下面的文字： A fast food restaurant on

SDXL

解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

先看效果，喜欢的可以继续读下去。

图像文字

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

假设此时你有一个很长的PDF，那么，你该如何让大模型“读懂”这个PDF呢？

embedding

必看！阿里通义千问完整技术报告

经验发现表明，对于这个特定的奖励模型，KL惩罚足够强大，可以抵消不严格是代码或数学性质的基准测试中的对齐税，比如那些测试常识知识和阅读理解的测试。

大型语言模型报告

超实用的通用ChatGPT指令！

如何在不影响可读性和说服力的情况下为搜索引擎优化文案？

ChatGPT 提示词

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