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改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

这是我的一些模型生成参数，大家可以参考，没必要完全按照这个来。

文生图

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

我们在自建的通用能力测试集上进行评估(包括常识、代码、翻译、问答、写作、推理、数学、角色扮演、NLU 和无害性等方面)，side-by-side效果显示，对比经过人类反馈学习的通用模型Ziya-Llama-v1.1

大模型 Ziya

300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

虽然当时的对话效果差强人意，但这前所未有的交互形式毫无意外的引起了全社会关注。

AIGC 创业

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

自动化神器Autolt：不再重复工作

下面是一个简单的Autolt脚本示例，演示如何打开Excel、写入数据到单元格并保存文件。

RPA 自动

写好Prompt要记住这六点！

“听起来很悲观” “完美提示”使用提示公式的全部 6 个步骤。

prompt 写作

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

将详细介绍提高 Baichuan 2 安全性的方法。

大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

提示通过包括描述任务的文本提示或甚至演示任务示例的文本提示来为特定的下游任务准备一个冻结的预训练模型。

大模型

什么是GPTs！如何创建自己的第一个GPTs？

通常会填写一些交互上的需求，以及他该怎么表现，扮演什么样的角色等等信息。

大模型应用 chatgpt

GitHub本月榜单：一个数字人技术的“非官方”实现

例如，对于服装，可以展示模特穿着效果；对于电子产品，可以展示操作流程和功能演示。

AnimateAnyone 人工智能

人工智能的应用范式呼之欲出

AI应用研究中心的团队首先构建了一个大语言模型的数据库（数据表）LLMXplorer，数据覆盖了150多种大语言模型，从17个关键指标上审视大语言模型的训练方法和资源、训练数据、道德对齐、和私有数据安全性和在不同垂直领域的适用性

大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

如果沿着这个方向进一步推演，是否可以将多个 agent 组成一个团队，分别扮演不同的角色，是否能更好地解决一些复杂问题，甚至让这个小的“社群”演化出一些更复杂的行为模式甚至新知识的发现？

大模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。

检索增强生成 Langchain

ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

不演了，摊牌了，这就是对webui工作流的降维打击。

comfyui 文生图

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