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RAG与Long-Context之争—没必要争

写在前面随着大模型可以支持的上下文(Context)长度越来越长，网上（好几个群里都在聊这个话题，也来聊几句）竟然出现了RAG与Long-Context之争，是真没必要。。。

RAG Long-Context 大模型

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

有几个原因：通常，团队只关注人工智能系统的一个方面。

大模型产品经理

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

因此你可以根据自己的需求将模型进行分类存放：其次你在C站或者其他网站下载模型的时候，建议最好把该模型的效果图也下载一张下来，和对应的模型放在一起并且重命名为相同的名字：这样你在SD界面点击显示附加网络面板的红色按钮时

文生图

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

因此后面谈到大模型时，就统一称呼为 Moonshot。

Kimi Chat 大模型 API

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

这时容易想到要添加一条性质，来确保数字化后的数值与词义之间的关联：性质二：词义相近词需要有"相近"的量化值；词义不相近的词量化值需要尽量“远离” 2 基于词义的编码上面的例子中虽然提到了字典编码法会割裂数值和词义

开源模型

解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词

相反，创建dalle的提示时应用以下程序:(a)用三个形容词替代艺术家的名字，这些形容词捕捉到风格的关键方面:b)包括与之相关的艺术运动或时代以提供上下文;以及(c)提到艺术家使用的主要媒介。

提示词绘画 DALLE

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

一、素材，自媒体内容的源头活水在自媒体写作中，素材是所有内容的源头活水。

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

如果你愿意深入研究其原理，请阅读接下来的内容。

大模型文生图

AI落地里那些假的机会

项目制因为最容易捕捉用户需求所以最容易跑出现金流。

大模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

人工智能如果仅止于现在看到的内容生成等几项应用，就还是单薄的。

大模型

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

听觉层面：为听力障碍的用户提供文字说明或手语翻译，以便他们能够理解语音和音频内容。

用户工作

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

这个模式下功能很多我们挨个说 img2img 图生图模式下的默认功能，我们先看一下主界面: 上面还是正面提示词和负面提示词，接着是一个上传图片的区域，写着「Drop Image Here -

Stable Diffusion 图生图

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

;ns=1&spm=a230r.1.14.48.b3f84f64A9YLJ0的"宝贝详情"和"尺码推荐"整理成《local_knowledge_clothing_describe.txt》，内容如下

langchain

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

笔者认为非常重要的一点是文档内容解析。

大模型

3.5k star！一款万能的 SQL 分析工具，厉害了！

支持多种数据格式，包括 JSON、CSV、Excel、Parquet 等，市面上类似的工具其实也有不少，作者也做了很细致的研究和分析，得出比较结论：dsq 目前是功能最为全面的

dsq 开源项目 SQL

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