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利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

我再写个示例 {"content":"介绍一下卡兹克 ","summary":"卡兹克其实是一个大智障，喜欢打游戏，任天堂死忠粉"}这个就叫问答对，把碎片化的大段的文章，转成一个一个的问答对数据集

LangChain 知识库

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

摘要任务摘要任务是一个很常见的人工智能任务，几乎所有的 LLM 模型可以实现，比如国内的 ChatGLM ，有很多的开源产品基于此做了知识摘要等功能的产品。

提示词文生图 AIGC

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

智源|新型扩散模型架构OmniGen 论文：https://arxiv.org/pdf/2409.11340 OmniGen具有以下特点：「统一性：」 OmniGen天然地支持各种图像生成任务

大模型研究

花钱买AI写作工具？究竟哪款工具值得你掏钱

让我们稍微深挖一下，看看在这个AI技术日新月异的时代，我们到底该如何明智地选择和使用工具，最大化地发挥它的效用。

写作 ChatGPT

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

代码实现我们需要使用3个主要工具/组件： 1、LlamaIndex是一个编排框架，它简化了私有数据与公共数据的集成，它提供了数据摄取、索引和查询的工具，使其成为生成式人工智能需求的通用解决方案

RAG 大语言模型

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

是的，就是这么简单，在论文的开头作者也提到人类智能的一项能力就是 Actions with verbal reasoning，即每次执行行动后都有一个“碎碎念(Observation”：我现在做了啥，是不是已经达到了目的

LLM Agent 图解

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

在开源社区里，我们一般称这个功能为 Function Call，借助特殊构造的请求结构和提示词，来让模型自动的调用用户预定义的远程函数，实现智能的 RPA 调用。

Dify Moonshot API 工作流

Sora物理悖谬的几何解释

这种局部容易构造，整体推广出现实质性困难的数学理论，实际上是人类深层次探索自然的智慧结晶。

Sora 解释

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

如上图展示的那样，数据向量化过程利用了诸如词向量模型和卷积神经网络等人工智能技术。

向量数据库大模型 cpu

职场常用GPT提示词精选、职场常用文案能力大模型提示词精选

#用户输入：推广产品：[推广产品，示例：Ming是一款全能的人工智能助手插件] 产品特点：[产品特点，示例：一键回答问题，辅助用户阅读还能总结文章摘要] 情感倾向：[情感倾向，示例：喜爱，赞美，

提示词 prompt

如何看待大型语言模型的Prompt

现在，请记住，将LLM视为程序数据库的类比只是一个心智模型——你可以使用其他模型。

prompt 大语言模型

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

CosyVoice-300M-Instruct模型支持的停顿词有待合成的文本在面对挑战时，他展现了非凡的<strong>勇气</strong>与<strong>智慧

asr tts 声音

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

随着AI技术的不断发展，我们可以期待一个更加智能、高效的文档处理时代。

Ollama AnythingLLM 阅读

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

Gato 是一个通用型智能体，算是 Flamingo 的后续产品，但拥有更多的模态。

Transformer

Suno音乐新手指南（手把手完整版教程）

第四：其他部分我们可以使用元标签来影响歌曲结构，尽管人工智能往往会按照自己的模式行事，有其自身的规律。

suno 歌曲教程

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