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LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

思路收一下，之前的文章记录里面我们也提到过如何通过 RAY 框架优化多 PDF 文件解析、embedding 的思路，其实整个大模型应用落地的三步曲： 1.

大模型 LangChain RAG

领域大模型LLM训练Trick

问题二：领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？

垂直训练大模型

AI变现异常值案例库，5种方向10个案例，副业项目灵感启发

本身所具备的指导意义所以只好把AI变现方法论这个大话题先放一放等我具备足够多的信息时再给大家补上于是我转变为写【AI变现异常值案例库】侧重于副业项目这款把我观察到的案例分享给大家不会做过多的拆解和分析

生成式AI

ChatGPT论文润色进阶指令

提供独特见解指令：请基于您掌握的最新研究成果，提供一些独到见解，以便我在论文中展开讨论。

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

简单来说，Flow Matching给我们提供了一张地图（向量场）和一条路线（概率路径），让我们能够更清晰地了解数据是如何生成的。

Stable Diffusion DALL·E

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

如果遇到，欢迎提出 issue 反馈与关注更新安装下载 ffmpeg ，将其中bin目录下的ffmpeg.exe解压至 C:\Windows

Windrecorder 录屏

中国AI大模型，应该如何商业化

投入了巨额资金之后，企业一方面是希望尽快商业化来解决后续研发资金的问题，一方面也是希望通过商业化来达到赚钱的目的。

大模型 AI

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

要真正理解矢量数据库是如何工作的，以及它与传统的关系数据库(如SQL)有何不同，我们必须首先理解嵌入的概念。

开源模型

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

et al 2020年在论文 "Measuring Massive Multitask Language Understanding" 中提出的，它旨在评估语言模型在广泛的知识领域和任务类型上的理解能力

ChatGPT 国产大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 提供参考文本 3.将复杂的任务拆分为更简单的子任务就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，在提交给GPT模型的任务中也是如此。

ChatGPT 大模型

手把手教你用 SD 生成文字形状的光线，用来做营销宣传图非常有效

我们还是去秋葉aaaki的视频下载他做的整合包，这个步骤很简单就是直接解压就行。

图像文字 ControlNet Stable Diffusion

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

如果你是小白，没关系，你可以把ollama理解为一个手机系统，大模型就是一个APP！

Qwen1.5 开源模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

为什么RAG是粗排，Long-Context是精排从计算量角度来看，目前RAG是靠检索系统来进行相关内容过滤，一般采用ES、向量匹配等方法，可以理解计算量较小，也就是文本之间交互较少；而Long-Context

RAG Long-Context 大模型

Agent具体实现

ensp; · 可能感觉有解决的方法

Agent 大模型

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

企业在需要用大语言模型全面提升自身应用和服务能力的同时，也需要开始着手收集还未数字化的企业信息和知识积累，并将他们整理为神经网络能够理解吸收或者学习的格式、作为企业专属模型的数据输入。

大模型

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