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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

快手大模型出炉！【快意】来袭！

· KwaiYii-13B-Chat对话模型具备出色的语言理解和生成能力，支持内容创作、信息咨询、数学逻辑、代码编写、多轮对话等广泛任务，人工评估结果表明KwaiYii-13B-Chat超过主流的开源模型

开源模型

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

这个改进后的Prompt更加详细和具体，它明确询问了学习目标、资源和针对初学者的建议，从而更有可能获得全面和实用的答案。

Prompt GPT

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

在这些类型的链中，有一个具有访问一组工具的代理。

开源模型

SD出图新思路

看效果，是不是很哇塞，一定情况下甚至自带朦胧效果还是那句话，工具只是个工具，怎么灵活组合使用才是关键，一定不要学一个会一个，多尝试不同的用法有时候能发现新大陆的~ 好啦，快去试试效果吧~

文生图 SD

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

从某种意义上讲，大模型应用开发变得更加务实，从一个模型算法问题转变成为一个工程问题，如何将复杂问题拆解为多个子任务或者子agent执行，如何编排协调，如何处理数据，如何选择合适工具，如何迭代优化

LLM 范式迁移

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

以开源方法为基础，Meta Platforms 正推动先进 AI 代码生成工具的大众化普及。

开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

也正是如此，大量企业在模型争霸赛时，没有一直坚持下去，堆叠规模，而是采用了专才思路，具体看：一文探秘LLM应用开发(5)-微调(背景与挑战)，错过了人工智能的圣杯，而OPENAI坚持住了，发现了涌现，继而将我们是使用模型的方式从以

LLM

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

我认为这确实是一个重要且有挑战性的工作，但是今天要讨论的文本是有一个前提条件的，那就是有标题（目录）存在。

大模型

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

3.停止milvus 停止Milvus独立运行: docker-compose down 4.使用 Milvus 提供cli 客户端工具来连接数据库，我可以在github下载该工具 https

向量数据库

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

CM3leon具有自回归模型的通用性和有效性，同时保持较低的训练成本和推理效率。

文生图

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

比如数字人虚拟主播、某公司的智能客服等都需要围绕具体的业务来进行问答。

langchain

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

它包括一组经过策划的工具和一个用来解释自然语言和使用这些工具的Agent。

大模型 Agent

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

要知道，AI编程工具当前最实用的能力就是生成和补全，包括直接生成完整的方法块、条件判断块、循环处理块、异常捕捉块等多种情况。

aiXcoder-7B 大模型

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

当然，这些方法在输出上也会有强弱：综合（29%）>勒索（24%）>小费（21%）>内疚感（13%）>慈善贿赂（6-11%）具体可参见这篇文章：贿赂 ChatGPT 确实能得到你想要的东西

prompt 提示词

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