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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

AI拆解:《AI猫咪小红书账号3个月变现10W+》

通过发布最小可行产品（MVP），我们可以收集用户的真实反馈，这些反馈是产品改进和优化的宝贵资源。

文生图 AI拆解

腾讯 IMA： AI 智能教学新助手

一、精准信息检索腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能，其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美图片，更在于它深度整合了微信公众号文章生态，能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息

腾讯 IMA 智能教学

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？

搜的不准的原因，就是数据集太脏了。

LangChain 知识库

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在这一系列的博客文章/视频中，我将介绍先进的RAG技术，旨在优化RAG工作流程，并解决原始RAG系统中的挑战。

RAG 检索

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

之前介绍了很多在本地部署远程大模型以及本地大模型的教程，但是对于 AI 的使用尤其是如何让 AI 准确理解并执行下达的任务也是一个技术活，所以又诞生了 Prompt 提示词工程这个概念。

prompt 提示词 FlowGPT

AIGC的7个黑暗面

这一切都是马尔可夫链上的概率和随机游动的巨大集合。

大模型

Sora物理悖谬的几何解释

这里笔者依据现代数学特别是整体微分几何领域的一些观点来解释目前Sora技术路线中的缺陷，希望能够抛砖引玉，为广大AI研究和工程人员拓宽思路，共同促进提高。

Sora 解释

国内法律类大模型介绍

基础模型：Chinese-Alpaca-Plus-13B * 数据：中国国家统一法律职业资格考试题库、JEC-QA中国法考数据集

法律大模型

令人惊艳的开源图标生成AI模型：ChartLlama （南洋理&腾讯）

ChartLlama是一个由南洋理工大学和腾讯联合开发的多模态语言模型，它可以根据你的指令来理解和生成图表。

ChartLlama 开源模型图标

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

于是人们不禁要问：AI 能否将人类从「敲代码」这项枯燥乏味的工作中解放出来？

大模型

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

CodeShell的原始训练数据基于自己爬取的Github数据、Stack和StarCoder数据集，以及少量高质量的中英文数据。

开源模型 AI编程

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

如摩尔定律所说：集成电路上可以容纳的晶体管数目，大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

如摩尔定律所说：集成电路上可以容纳的晶体管数目，大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。

芯片拼接技术

对于AI，我们现阶段可以有的态度

如果想让他帮你做些更专业的更具体的更精准的，能为你所用的内容生成，你还真需要下点功夫去学习下如何与AI交流的自然语言编程。

文生图

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