文章列表-AI魔法学院

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如何提高RAG 的效果

下面笔者会根据实践的经验和收集到的信息进行汇总并记录下来。

RAG 大模型

5个最佳开源RPA框架！

这个AI大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互

智能自动化大模型 RPA框架

5个最佳开源RPA框架

这个AI大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互

开源模型智能自动化

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

这些任务的设计考虑了心理健康数据的独特挑战，如精神症状的微妙表达、语言的歧义和主观性。

大模型心理

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

§ CDC支持 § Change Data Capture 是数据库系统中很通用的功能，可以用于跨机房主备数据同步、增量数据备份、数据迁移等场景

大语言模型

什么是ChatGPT？

总之，ChatGPT是一种非常强大的自然语言处理模型，它具有广泛的应用前景。

ChatGPT OpenAI 大模型

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

https://www.cursor.so/ 25.Databerry 一个超级简单的无代码平台，用于创建根据您自己的数据进行训练的人工智能聊天机器人。

大模型

感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

Cialdini(2003)提出了6种说服策略，分别是： o • 证据 o o • 影响力 o&ensp

大模型

Langchain的一些问题和替代选择

低效的令牌使用 Langchain的一个重要问题是它的令牌计数功能，对于小数据集来说，它的效率很低。

大模型

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

之前的文章给大家介绍了三种逆向prompt的方法，分别是： 1.

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

存储了智能体所有记忆的数据库是整个架构的核心。

大模型

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

——《精进》谢春霖在他的《认知红利》中如此描述这一情景：那应该怎么学才能产生复利效应，让你的知识量呈指数增长呢？

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

私有化数据接⼊：持续更新与调整⼤模型都是通过公开可⽤的数据集进⾏预训练的，对单次输⼊

大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

而是将一些带有标签的样本拼接起来，作为prompt的一部分，引导模型在新的测试数据输入上生成预测结果。

大模型

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