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基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。

大模型 Agent

开源大语言模型完整列表

开源 LLM 通义千问-7B —— 基于 Transformer 的大语言模型通义千问 - 7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的 70 亿参数规模的模型。

开源模型大语言模型

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

InstructGPT, GPT-4, Llama-2的实验中都包含了在TruthfulQA上的实验结果来作为模型在幻觉维度的一个衡量。

大模型中文大模型幻觉

大模型时代-行业落地的再思考

· 领域知识库加上通用大模型，针对通用大模型见过的知识比较少的问题，利用向量数据库等方式根据问题在领域知识库中找到相关内容，再利用通用大模型强大的summarization和qa的能力生成回复

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

• 数据隐私保护：在处理敏感数据时，RAG可以设计为不直接访问原始数据，而是通过检索已经脱敏或处理过的信息，以保护用户隐私。

知识库 RAG检索增强

投资人逃离大模型

通义千问具备强大的语言理解、生成和推理能力，支持多语言对话和图片文本识别，广泛应用于智能搜索引擎、问答系统和智能对话系统等领域，参数规模从18亿到720亿不等。

大模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

在总部后台，可以进行线上线下全链路效果数据监测，更加精准定位问题、总结经验，从而让门店获客更容易、提升流量。

大模型文生图

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

通过拉取请求添加链接或创建问题开始讨论。

工作

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

一些方法将空间数据和物品位置关系直接作为模型的额外输入，以提供代理在交互过程中对全面的情景信息的访问。

大模型

Prompt全攻略(四):强力Prompt带来出色的AI应用

通过探索这些Prompt应用的奥秘,你将开启ChatGPT这一AI系统强大而丰富的应用潜力,将其打造成思维敏捷的创意助手、富有同理心的智囊团队、思路清晰的内容架构师,实现前所未有的工作效率与产出质量。

prompt

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

本研究通过对各种元素进行评估，如文档的相关性、位置和数量等，发现包括不相关文档可以意外地提高准确性超过30％，这与我们的初始假设相反。

RAG 检索论文

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

当然，分辨率设置得太高也会有问题，显卡显存扛不住，出现 “CUDA out of memory”的提示。

AI图片

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

理解和回应情绪暗示使人类在解决问题方面具有明显的优势。

Prompt 大模型情感激励

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

确保食谱易于操作、营养丰富,且只需最少量的额外食材或厨具即可烹制。

prompt 写作

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

而在大模型内的VAE出问题了、坏了、或者是我们不满意的情况下，才需要使用外部手动进行VAE选择的VAE权重。

文生图

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