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大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

非常有意思的一点是是对于微调过的向量化模型，如果使用比较小的LLM生成假答案（小于52B参数量），hdye技术甚至会带来负面影响。

大模型

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

# Context 场景：这段法文将用于我们公司的年度商务报告。

大模型提示词

SD入门教程零：应用场景

5.视角同一个人物风格不同的视角，人物基本一致，基于这个人物生成不同角度的图片。

Stable Diffusion 文生图入门教程

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

提示词压缩正是旨在保留重要信息的同时，缩短提示词的技术，从而降低开销，同时也能加快语言模型的响应生成速度。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

譬如，一级和二级标题经常体现出指令的重要级别差异，而列表则显示信息的同等重要程度。

提示词结构化

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

再见了ComfyUI，WebUI也有了工作流

虽然WebUI默认自带图片信息读取功能，不过只能读取提示词、CFG等最基本的信息，想要完美复刻原图有不小的难度，尤其是使用了ControlNet的图片，几乎无法复刻，而LightDiffusionFlow

ComfyUI WebUI 文生图

3 分钟，把一篇 3000 字长文变成“脱口秀”——开源神器 Twocast 实战指南

最省一键生成 3~5 min 播客比我自己录音 3 小时还像人

Twocast 开源

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

我们都知道在执行一个复杂的任务时，我们需要考虑多方面的影响因素，将复杂任务拆分为细小的子任务去执行。

大模型

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

Key的设计方面，我们能够从平面设计的角度上确定一些维度，例如：布局、颜色、字体、空间、对比、平衡、一致性等等。

大模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

当然，Gemma 也第一时间上线了 HuggingFace 和 HuggingChat，每个人都能试一下它的生成能力：尽管体量较小，

开源模型 Gemma

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

题外话：“知道自己应该做什么，并把它做到极致”——正因如此才让这只有十几人的小团队能完成1亿美元的年营收。

AIGC 工作流

月薪5万+的Agent工程师，凭什么这么香？

这种技能的稀缺性在于：既要懂AI工具的特性，又要深度理解业务场景。

Agent 工程师

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

传统上，研究更多地侧重于使AI更准确，并在较小程度上使其更好地理解人类的意图、倾向、信仰和背景。

开源模型

腾讯开源混元AI绘画大模型

最近大厂的大模型竞争激烈，百度的文心一言主打闭源和付费路线，阿里的通义千问主打开源免费路线，而腾讯的混元大模型，则不温不火。

腾讯混元文生图

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