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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

下面针对每个模块分别做说明（备注：以下内容部分参考了检索增强生成技术(RAG)深度优化指南：原理、挑战、措施、展望）。

RAG 检索增强生成

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

ensp; 选择 Reference 注意这个 ControlNet 只有一个预处理器

文生图

开源本地化部署的「妙鸭相机」，真的要革了「海马体」们的命了？｜手把手教你搭建「妙鸭相机」

而如果用户能在本地部署一个「妙鸭相机」，就能完全不用忍受高峰期长达数个小时的「排队取照」，也完全不用担心自己的照片和用户数据被开发者滥用。

训练

Stable Diffusion

详解Stable Diffusion提示词prompt语法

这一节课我们就来讲一讲如何写好 prompt 让 SD 心满意足帮我们出图！

SD prompt 文生图提示词

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

该库的核心思想是我们可以将不同的组件“链接”在一起，以创建围绕LLMs的更高级用例。

开源模型

StableDiffusion

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

虽然这样的表述易于理解，但其深层次的含义仍有待探讨。

大模型文生图

AI写作：如何写出逻辑清晰，结构完整的文章？一个提示词帮你搞定！

这种结构化处理文字信息的任务，AI比人擅长多了，我们使用这样的提示词（蓝色部分全部）：扮演资深自媒体写手，我目前有一个xxx的选题，请按照SCQA模型，给我一个文章的大纲，大纲清晰简洁，能够很好的传递信息

AI写作提示词

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

相反，它侧重于精心制作可以指导预训练模型生成所需输出的输入提示或模板。

微调大模型

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

，这些问题都会导致模型难以准确地理解用户的真实需求。

prompt 提示词

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

在深入实现之前，我们先来了解一下使用语义搜索+GPT问答相比微调GPT的优势： 2.1、更广泛的知识覆盖：语义搜索 + GPT 问答主要包括两个核心步骤，首先从大量的文档中找到相关的段落，然后根据这些段落生成答案

知识库 langchain

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

小心谷歌，因为搜索已经死了！

开源模型

万物皆可接入DeepSeek，44家接入R1的国产平台超详细大盘点

所以，不管从使用角度、投资角度、分析角度等等，我都想整理一下如今已经接入DeepSeek R1并向大众提供服务的平台（自己内部接入给内部用的的我就不算了，那个数不过来）。

deepseek 大模型

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

2.解码方法：作者的结果基于温度为0.3的采样，他们也通过更换解码策略如贪心、束搜索和温度分别为0.3、0.7和1.0的采样，对前两者生成方式，结果都很相似与平平无奇，而对于不同温度的采样

大模型控制

字节开源项目MimicTalk：快速打造逼真3D Talking Face的利器

NeRF的核心思想是「将场景建模为一个连续的3D辐射场，并通过神经网络预测给定位置和方向的辐射强度」。

MimicTalk 开源模型

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

他还说团队接下来要训练Agent来扩展长程推理，同时会更关注现实世界的任务。

阿里 Qwen3 大模型

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