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AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

不过由于 LLM 能理解大量语义信息，Agent 系统可以在模型之外建立一个记录信息的记忆系统，来模仿人类大脑那样从过往的经验中学习正确的工作模式。

大模型 AI编程

一个让GPT重复自问自答的Prompt

宫崎骏，起风了 Prompt · 概述 · 使用自然语言的方法，让GPT重复进行自问自答。

prompt

RAG模型的主要痛点和解决方案

不幸的是，现成的稀疏向量检索器经常在语义匹配和检索质量文档方面遇到困难。

rag 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

很多同学之所以做不出高质量的图片，很大程度上是由于不知道怎么写提示词，常常面对词穷的窘境，要么不知道该写点啥，要么翻译出来的英文不是很贴切。

Stable Diffusion 提示词

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

修正语法和拼写错误。

prompt 提示词

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

当然，ChatGPT基于自身的知识可以做逻辑推理和一定的规划，也可以加向量数据库解决推理问题，加 Reflection 让过程更丰富，如此看来，可将ChatGPT这个端到端的黑盒子变得显性化一点儿——其实符号就是一个非常显性的系统

大模型

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

陈述（Statement）：您向 ChatGPT 提出了什么要求。

Prompt 提示词工程

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这个过程是基于向量空间中的距离度量，比如余弦相似度，确保检索出来的文本块与用户问题在语义上尽可能接近。

知识库 RAG检索增强

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

解玄：共相、道、基类与战略

不同思维体系下对同样的事物会有不同描述，比如共相属于狭义哲学或者佛学、道则更像大众和玄学用语、基类则属于程序员，但背后的话题都和名家的名实有点关系。

玄学科学

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

下面，我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调，相关代码放置在GitHub上面：llm-action。

大模型

用ChatGPT写论文prompt大全

请按照以下的结构组织你的内容:引言:介绍主题的背景，意义，目的和范围主体:按照主题，方法或观点等分类方式，对文献进行梳理分析和评价结论:总结文献综述的主要发现贡献和不足6、论文致谢指令你可以尝试用以下的格式向

prompt

Prompt屠龙术-思维链

由于我们向大型语言模型 (LLMs) 提出的问题直接影响其输出结果的质量，因此“prompt工程”是让 LLMs 做我们希望它们做的事情的关键部分。

Prompt 思维链

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

提示模板可能包含：语言模型的指令，一组少量的示例，以帮助语言模型生成更好的响应，语言模型的问题。

大模型

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

我会用任意一种语言向你讲话，你要检测这种语言，将其翻译并用纠正过的、改良版的英文版本回答我。

Prompt 提示工程

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