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Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

我们之前已经做了很多方面的优化了，包括： · 优化内容提取的方法：从源头解决内容提取的有效性，包括文本内容、表格内容

RAG 检索增强

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

默认的节点ID是随机文本字符串，然后我们可以将节点ID格式化为遵循特定的格式。

RAG 检索

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

在格式上，“HISTORY:”后面就是历史上下文，为了和其它行区分开，在格式上，每次问题前加上“Q:”，每次回答前加上“A:”。

Prompt 大语言模型 RAG

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

Grop Card 规格， 14nm 188TFLOPs 虽然 NVIDIA H100 已经是 4nm 工艺。

Sora 推理算力

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

大量帧输入我们成功地将48帧的大量视觉数据以网格形式输入给GPT-4V，并在每帧上叠加了帧号，确保了数据的准确性和完整性。

Agent+GPT-4V 大模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

我们从人类发起团队讨论进行头脑风暴的实际情景中提取见解和经验，并在ChatEval中提出不同的沟通策略。

大模型

ChatGPT提示工程 - 总结

ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果

GPT

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

· 高度可定制化：用户可以根据自己的需求，配置爬取的范围、时间间隔、存储格式等参数，以满足不同的应用场景。

微信爬虫

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

该工作的主要贡献是对LLM在五个任务和十个生成基准上的可控性进行全面分析，其中包括受控故事生成、受控带有情感和主题的自由格式生成、受控改述生成和受控基本原理生成，见figure1。

大模型控制

一文搞懂贝叶斯定理有什么用

举个例子，十年前许多人都认为比特币是庞氏骗局，如果100%坚定地持有这种信念，那么他将无视用户越来愈多、价格上涨、交易量扩大、机构入市等诸多证据，至今仍然会坚信比特币是骗局而错过无数次机会。

贝叶斯定理

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

最后，感谢ControlNet作者，张吕敏，他是2021年本科毕业，目前正在斯坦福读博的中国人，于2023年2月10日由张吕敏和马内什·阿格瓦拉共同发表的一篇论文。

Canny SD

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

Coze：在表格和图片支持上有优势，适合需要智能标注的场景，但在一些高级功能上略显不足。

智能体平台对比

万字长文，AI大模型的应用实践总结

但是进行模型训练之前需要先进行模型格式转换，将HF格式转换为Alpa格式的模型文件，具体请参考官方代码。

大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

[2] Alpaca-2采用了Llama-2-chat系列模板（格式相同，提示语不同），而不是一代Alpaca的模板，请勿混用。

大模型

主流向量数据库一览

免费版可以支持500w的向量存储，其用法简单，价格低廉，可以快速支持向量检索业务的验证与尝试。

向量数据库

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