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12个RAG常见痛点及解决方案

如果非要模型输出正确答案而不是承认模型不知道，那么就需要增加数据源，并且要保证数据的质量。

RAG 大模型

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

Level 4 详细规则这里我搬出了推上 314k view 的“Sorry, bro!

GPTs 大模型

LLM微调经验&认知

模型一但学会中文后，一些指令微调数据集里没见过的中文词汇它竟然也可以理解和输出，这里有些惊奇。

LLM 大模型

Prompt：我常用的对话技巧

这里正好给大家介绍一下我平时使用大模型的小技巧，相信有人在很多地方已经用过了。

prompt 大模型

如何提高RAG 的效果

同理，检索到的信息中如果存在冲突，或者冗余的内容时会极大的影响LM 的生成效果。

RAG 大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

论文主要探讨了当前语言模型在处理长文本上下文时的性能表现，特别是在多文档问答和键值检索任务中，模型如何利用输入上下文中的信息。

RAG 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

这些成果为自然语言处理和其他序列建模领域的发展提供了重要推动力。

Transformer 大模型

Agent具体实现

有了代理，就不需要手动编写 if/else 逻辑了，只需将选项提供给模型，让其进行判断。

Agent 大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

BLOOMZ系列模型是在xP3数据集上微调得到的，推荐用于英语提示的场景。

大模型微调训练

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲基于 LLMs 的自主 AI Agent 模式与其说基于大模型的 AI Agent 是一种“新技术”，不如说基于大模型的 AI Agent 是一套面向 LLMs 的“新的管理方法”，类似“思维链

AI Agents 大模型

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

这应该有助于我们验证或排除理论 A。

大语言模型

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

从语言理解到代码、推理，每一项基础能力都经过严格测试。

Qwen1.5 开源模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

如果可以，它将能统一整个应用的构建模式，对于开发者来讲，会带来一致的开发体验。

Agent QueryPipeline 大模型

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

GPT4ALL模型，并使用InstructorEmbeddings而不是LlamaEmbeddings的灵感 [66]•ThinkGPT[67]: 使用代理技术增强您的LLM并将其推向极限

工作

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

2.0；仅1.2B，却强过llama2-13B、推理速度达到人类语速近25倍的 MiniCPM-1.2B 模型；最小的 128K 长文本模型MiniCPM-2B-128K ；还有性能增强的MoE架构模型

Grok-1 开源模型

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