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RAG
检索增强问答如何评估:噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索
检索增强生成(
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最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果
本文主要内容:
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Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
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建筑物提示词
-ar 4:5 --s 400 --niji 5 A tea ceremony set revered by Red Dot Design Award juries, showcasing a
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画图提示词
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百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了
“Claude 3、Gemini 1.5,是要把
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向量数据库不是一个单独的数据库分类
这是因为任何“与数据有关”的公司都想从
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应用编排的未来是Pipeline,LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline,提升应用开发的灵活性
到了大模型AI时代,早期的
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流程在生产应用的过程中越来越发现存在流程僵化,难以应对多变复杂的实际需求,这就促使框架们不断打开自己,朝着灵活定制的方向发展。
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为什么大佬都在说Agent是未来?换个角度来谈一谈
有关这样的文章也都很容易引起读者的关注,比如:吴恩达站台畅聊Agent Workflow 以及 4 种主流设计模式,LLM应用开发的新热点 利用Coze 实现吴恩达的4种 AI Agent 设计模式 笔者曾经在之前文章提到过“
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