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检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

RAG的工作原理 RAG系统典型由三部分组成： (1) 检索器：从大规模文本数据中检索与输入查询相关的文本片段。

大语言模型 RAG检索增强

Comfyui一键更换人物背景！饭来了快张口！

“ 提示词区域书写提示词的区域，想要什么背景写进去就好， “ 图像背景处理这部分处理图像背景的区域

换背景绘画

鹅厂最新AI工具刷屏！杨幂寡姐多风格写真秒秒钟生成，LeCun点赞 | 可免费体验

当LeCun变成几十岁大妈…… 目前，研究团队给了两个体验版本：官方原版以及风格化版本。

PhotoMaker 图生图

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

不需要复杂的设计如持续时间模型、文本编码器和音素对齐，能够快速训练并实现实时因素（RTF）0.15的推理速度，显著优于当前基于扩散的TTS模型。

F5-TTS 音频克隆

AI虚拟主播数字人技术实现Wav2Lip

deepfake很重要的一个技术是表情重现，让目标身份的表情模仿源身份的表情（极端一致，很自然与原始目标人物能够表情自然一致）。

数字人视频

学会这招，一个头像变100种风格！

点击图片下方的 Vary(Subtle) 这一步我们就进入 Remix 界面了，我们在原提示词最前面贴上前一步复制的图片地址，然后修改提示词，增加一些动漫效果的词。

Remix 文生图

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

通过这种方式，作者能够确保最大多数的读者能够理解并欣赏故事。

AI写作

大模型微调数据选择和构造技巧

已经有一批人工处理的的高质量数据怎么办？

大模型微调

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

谷歌还通过原生 Keras 3.0 兼容所有主流框架（JAX、PyTorch 和 TensorFlow），为 Gemma 提供推理和监督微调（SFT）的工具链。

开源模型 Gemma

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

日常的写作之外，ima还能化身我的阅读助手，尤其面对有理解门槛的论文，这一助手就十分必要了。

copilot ima 知识库

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

13.您将以列表格式请求有关我的原始提示的更多细节，以充分了解我的期望。

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

基于这个原因。

文生图

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

分块的主要原因是尽量减少我们Embedding内容的噪音。

RAG 大模型

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

，这些问题都会导致模型难以准确地理解用户的真实需求。

prompt 提示词

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

（大模型生成答案采用sample模式，保证生成的k个答案不一样，不懂LLM生成答案原理的同学可以看我这篇文章。

大模型

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