文章列表-AI魔法学院

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Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

段会在后台定期合并在一起，以控制分段总数并限制每个分段的总体搜索时间开销。

向量数据库

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

一些代理商们也对业务十分自信。

数字人

让你每次都随机生成各种图片，开盲盒的感觉：SD插件之无限抽卡神器Dynamic Prompts

下载地址： https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts 抽卡文件准备咱不讲怎么自己写通配符去让模型选择单词（如果有需要可以看文末我引用的知乎文章

文生图

一个完整Prompt让ChatGPT自动生成短视频制作脚本

美妆等领域的相关知识储备；能把这些专业背景知识融合到对应的短视频脚本创作需求中来；根据用户输入的主题创作需求[PROMPT]，进行短视频脚本创作，输出格式为：一、拍摄要求：1、演员：xxxx（演员数量、演员性别和演员主配角

ChatGPT Prompt 视频

蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

pro-editor', 'react-intersection-observer', ], }; Note 如果你使用的是新版本的 NextJs(higher than 14)，现在不需要你配置

ProChat 大语言模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

基于这个问题，本文重点研究了如何将多模态模型集成到 RAG 系统中，旨在找到多模态RAG系统的最佳配置。

大模型研究

RAG与Long-Context之争—没必要争

为什么RAG是粗排，Long-Context是精排从计算量角度来看，目前RAG是靠检索系统来进行相关内容过滤，一般采用ES、向量匹配等方法，可以理解计算量较小，也就是文本之间交互较少；而Long-Context

RAG Long-Context 大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

使用分隔符清楚地指示输入的不同部分三引号、XML 标签、节标题等分隔符可以帮助划分要区别对待的文本节。

提示词 prompt

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

到后面的句切分，再到后面的NLTK和SpaCy，具体可参见我之前写的《最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果》； ·

RAG 检索增强

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

OK，结论摆出来了，接下来进入市场分析部分，仅仅看这个市场分析的目录就能看到作者在这个领域是做过极为充分的调研的。

PPT 腾讯立项汇报

交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！

实际上却是一张二维码更好玩的是，还可以根据你自己的兴趣爱好生成不同类型的二维码如果你喜欢美食，那你的二维码可以是各种好吃的如果你喜欢二次元，还可以把自己的二维码换成各种动漫美女那今天这篇文章将会分为生成二维码

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 又是一个史诗级增强、出图效率暴增 5 倍

它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。

StableDiffusion 文生图

10个大模型私有化需要关注的问题

验证操作系统、网络服务器、数据库和其他软件组件是否兼容并配置正确。

开源模型

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

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

首先看看单代理模式和多代理模式有什么区别：在一个提示中包含多个任务的情况下，单代理模式会让一个机器人完成所有任务，而多代理模式则可以将任务分配给多个机器人去完成。

多代理模式大模型

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