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RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

2.4、RAG 的三大灵魂拷问 2.4.1、检索什么？

知识库 RAG检索增强

大模型压缩首篇综述来啦~

该方法将剪枝视为一个广泛的稀疏回归问题，并使用近似稀疏回归求解器来解决，实现了显著的非结构化稀疏性。

大模型

大模型天才杨植麟，被朱啸虎“咬”了一口

综合公开信息，杨植麟、张宇韬和陈麒聪此前共同创办了循环智能，三人结识于清华大学的知识工程实验室，其中陈麒聪担任CEO，杨植麟2019年回国后主要负责AI和产品，类似首席科学家的角色，张宇韬则担任CTO，

杨植麟大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

判定用户的真实意图。

大模型

国内外开源大语言模型一览表

它独立设计接口工具，以高效地管理、调用、处理和可视化数据。

大模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

第三个称为叫互金。

Fintech 金融

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

△图源：由DALL·E 3生成那么以RAG、向量数据库为代表的这一派技术，在现实场景中到底用得如何呢？

向量数据库大模型 cpu

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

0：同样没有ORDER BY 语句 1：不允许负偏移量，nulls的特定处理：lead(, 'IGNORE NULLS')，这里是字符串参数 2：没有缺省值(第三个参数)，不支持respect|ignore

SQLite 微信数据库

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

ensp; Transformer Debugger工具简介 § Transformer Debugger基本能力 § 神经元可视化

大模型调试工具

14.6K star！最好用的OCR文字识别项目，没有之一！

项目是基于PaddleOCR开发的，支持截图识别、批量导入识别、个性化识别等功能。

Umi-OCR 开源项目文字识别

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

护城河分析： “通过护城河分析的视角评估[我的商业决策]，确定这个决策是否能够加强和维护企业的核心竞争优势，避免被其他竞争者轻易复制。”

prompt

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

护城河分析：“通过护城河分析的视角评估[我的商业决策]。

ChatGPT prompt

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

使用Model Memory Calculator估算大模型显存的实测这个工具的使用非常简单，如下图所示，你只需要找到对应的模型所在的HuggingFace地址，直接输入到下面就可以计算了。

大模型

金融领域Prompt工程方法浅析

基于以上领域特殊性，同时参考跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM)，我们设计了金融Prompt工程流程（Financial Prompt Engineering Process，FinPEP），其概述图如图

prompt 大模型

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

为了解决这个问题，所以希望引入一种使用人类反馈微调语言模型的方法，以更好地对齐用户意图。

大模型训练

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