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PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

另外，在高召回率的情况下，与最先进的基于图的方法(如HNSW[21]和NSG[13])相比，DiskANN在每个节点上可以索引和服务5 - 10倍的点。

大模型 PostgreSQL

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

我最初只是想要把提示词写得更好一点，就去扒了一下提示词工程。

上下文工程 AI

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

从下图可以直观感受。

文生图

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其次，AI新闻涉及到教育和学习领域，同时也传递了道德与法律观念。

AI资讯 AI新闻

垂直领域大模型的思考

要不要从零训个人观点是垂域大模型可以不用从零开始训练。

垂直领域大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

如果这是你第一次使用此 UI，请花点时间探索和了解它的一些功能和设置。

文生图 SD

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

但假如我们仍然觉得它的回答有点啰嗦，希望对回复格式有要求，就希望它回复“正向”或者“负向”，那又应该怎么做呢？

prompt 大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

敲黑板，划重点 1.

Transformer 大模型

在飞速发展的时代管理AI风险

尽管当前的人工智能系统具有有限的自治性，但正在进行工作以改变这一点。

人工智能伦理

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

❌ § “我想要一个关于电子游戏与行为之间关系研究发现的客观概述。”

prompt 提示词

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

我们说 AI 发展到预训练大模型阶段，终于看起来像是掌握了一点逻辑思维，结果这次却像是被打回了原形。

大模型

主流向量数据库一览

通过对比这些向量两两之间的相似性，可以实现快速、直观、无缝的信息检索。

向量数据库

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

Garbage In Garbage Out（GIGO），有点计算机基础的朋友都不陌生。

prompt

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

尽管经过微调的模型成功地捕捉到了我在回应观众反馈时的风格，但它对技术问题的回答却与我的解释不相符。

RAG 大模型自动回复

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

以我个人观察，像ChatGPT这样支持多轮对话+RAG的生成式对话应用，和智能客服系统本身的形态本就很像，非常适合用于赋能智能客服，让其让更加接近人类的语言理解和思维能力，从而实现更精准、更智能、个性化的客户交互

ai 客服

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