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最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，你会发现我其实不是为了说大模型而说大模型（有点绕），我更多的是在写怎么解决企业应用中真正的难题。

RAG 大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

以下是提高Prompt效果的六大关键策略： 1.编写清晰的提示如果GPT输出的内容过长，可以要求模型进行简短的回复；如果输出过于简单，可以要求模型使用专业的写作水准输出内容。

ChatGPT 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

Ziegler 和 Berryman 表示，对于 Copilot 来说，有用的上下文信息可能包括语言、文件路径、光标上方的文本、光标下方的文本、其他文件中的文本，等等。

开源模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

用户将自己的个人头像上传后，可借助 Stable Diffusion 模型进行训练，并生成一款拥有不同风格的个人头像。

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

，这些向量由深度神经网络和其他机器学习模型生成。

开源模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

· · 使用 Vicuna 数据集进行指令微调可在基本模型能够处理的长度上显着提高检索上下文的准确性，但无法在基本模型失败的长度上“修复”基本模型。

开源模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

在 RAG (检索增强生成)领域，选对向量模型至关重要，它基本就决定了 RAG 系统的“天花板”，也因此，向量模型的选择总是业界的热门讨论话题。

rag 大模型

RAG超参数调优食用指南

，是控制模型整体行为的变量。

rag 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

字节，悄咪咪做了个 Liblib

三个月前，「LiblibAI 哩布哩布 AI」，一个 AI 模型社区型产品，在一年内完成了三轮共计数亿元的融资。

Lumi 大模型

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

后来居上的 Claude，也在该特性上持续发力，将原有大模型的 Token 上限硬生生拉到了 100K（约 7.5 万个单词）。

大模型开源模型

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

01PsyEval基准的研究背景随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型在各个领域的应用日益广泛。

大模型心理

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

有人做了评测并讨论了可能的原因最近在群里和朋友圈看大家都提到让LLM写固定字数的回复时模型几乎都失效了，在网上看到这篇论文的时候就想怎么这么巧就有人针对这个事情发了论文，合着好像就是群友发的。

大模型控制

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

在大模型时代以前，比如推荐等大数据AI领域，其发展的趋势就是流程编排。

Query Pipeline 大模型

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

如果直接将上述提示词发给大模型，大模型生成将针对用户问题生成一堆 Thought，Action 和 Observation，但显然这里 Action 还没有展开，我们并不希望大模型输出 Observation

LLM Agent 图解

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