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一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

提示是描述人工智能应该执行的任务的自然语言文本。

prompt 大模型

搞了一个Dify开源知识库

不久前，dify发布了新的workflow，于是乎我写了这样一篇文章： · Dify

Dify 大模型知识库

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。

大模型微调

自动化神器Autolt：不再重复工作

网络自动化 Autolt还可以用于网页操作，例如自动登录网站、执行特定操作等。

RPA 自动

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

支持处理各种复杂格式的非结构化数据，包括文本、图片、扫描副本、结构化数据和网页等。

RAGFlow RAG 开源

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

但是无论转换哪种声音，都需要至少采集30分钟-1小时的语音干声，这对于普通讲话很好采集，只需要到一个安静的场所，比如录音棚，录制一段语音即可。

so-vits-svc 音色转换教程

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

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

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

例如，在文本分类任务中，SFT可以利用模型的预测结果为文本分配类别标签。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

不同的功能页面也不同，这一节课，我们先针对最长使用的文生图模块页面来讲解采样区：采用什么样的绘画方式算法，以及“画多少笔” 来绘图。

文生图 SD

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

真值true和false分别由数值1和0表示（这一点和C语言一样）。

SQLite 微信数据库

SD入门教程四：图生图基础用法

举例：左侧是原图，右侧是修改了提示词和风格模型之后的图生图，可以看出原图与图生图之间有了区别，人物的五官，发色，风格，背景，着装都发生了变化，这就是图生图最基础的用法。

SD 入门图生图

Stable Diffusion

OpenAI救了Stable Diffusion！开源Dall·E3同款解码器，来自Ilya宋飏等

项目页上只放了一个例子，具体怎么训练没有写，被网友称为“人狠话不多式开源”。

SD 文生图 DALLE

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

逆转诅咒显示出基本无法泛化到训练数据之外。

大模型

什么是prompt（人话版）

所以作为第一篇，我们先来用大家没有阅读障碍的方式，讲一讲什么是“prompt提示词” 你可以把“提示词”理解成：让 AI 能精准 Get 到你意图的话，或者与 AI 沟通的语言方式。

prompt

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