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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

通信（Communication）：AI 智能体可以使用不同的方法与其他智能体或人类进行通信，例如理解和响应自然语言、识别语音以及通过文本交换消息。

大语言模型

国产编程大模型CodeGeex

代码生成示例跨语言代码翻译：支持代码片段在不同编程语言间进行自动翻译转换，翻译结果正确率高，在HumanEval-X代码翻译任务上超越了其它基线模型。

编程

免费文生图工具StableDiffusion喂饭级使用教程

这是因为我换了一个模型文件，还记得前面提到那个将近 4 个 G 大小的模型文件（v1-5-pruned-emaonly.safetensors）吗？

文生图 SD

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

将一个应用程序从 CP/M 移植到这个新操作系统的过程，只需将 8080 或 Z80 汇编程序转换为 8086（使用 Tim Paterson 编写的另一个工具）并进行手工优化即可。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

Prompt | 抖音视频脚本

**将<随机生成的视频钩子>"替换为正确的信息，并在显示更多信息之前等待我的回复。

prompt

中文通用大模型最全汇总

FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila 简介：由智源研究院发布，Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现

大模型开源模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

; 5, 四 --> 200 在 --> 45, 讲话 --> 2, 发言 --> 42 换言之

开源模型

Learn Prompting-基础篇

删除任何可用于识别个人身份的信息 (PII)，并用相应的占位符替换它。

prompt

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

的架构 3.1、从本地知识中获取与用户query相关的context 通过Faiss搜索得到与query_embedding关系最紧密的Top K个Document，将这些Document的内容按换行符拼起来作为

langchain

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

在检索器中，使用密集检索方法将查询和文档转换为高维向量表示，并计算它们之间的相似度得分。

RAG 检索论文

如何通过AI变现，举个详细的例子?

因为它在这个基础上，还具备了一个好工具的素质：首先，交互简单，自然语言对话描述，门槛低，人人都会；其次，过程链路短，多数情况下直达结果；当然这里也可以换种方式表达，说它减少了传播途中信息损失造成的歧义和模糊等等

生成式AI

终极福利：15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

可以使用同义词替换、增加细节、提供例子、引用相关信息等方式。

写文章

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

这包括将实体属性值（EAV）模型中的属性转换为表格的列，如果想了解更多的内容，可以参考链接“filter-Selective Aggregates”（https://modern-sql.com/feature

SQLite 微信数据库

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

除了切换主题模式外，一系列的颜色自定义选项还允许用户根据自己的喜好调整应用的主题颜色。

AI开源集合

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