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公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

此外，ChatGPT简化了内容创作，并将各种优化环节自动化，使企业能够大规模地产生高质量的内容，同时最大限度地减少时间和精力。

大模型

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

不清楚的地方可以回看前几期文章，这里就不再累述。

文生图 SD 电商

微信中和 AI 进行对话

） - API Key 二、配置微信助理 1.注册微秘书：wechat.aibotk.com 2.进入微秘书后，点击「智能配置」-「基础配置」； 3.在「基础配置」中，打开”智能机器人回复

微信对话

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

图数据库可以提供更高级的查询功能，包括过滤、聚合和复杂的模式匹配。

RAG 大语言模型

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

yml手动或使用下面的命令。

向量数据库

AIGC大模型，潮水褪去之后

搞一个场景，比较几个大模型的回答，做个统计层面的分析，计算机前沿论文几乎连数学公式都没有。

大模型

基于Ollama本地部署Llama3指南！

模型架构 Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。

LLama3 ollama

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

试用地址： https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b 比如你能够以英文提问，并让它用中文回答：或者直接中文对话

开源模型

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

出自：https://github.com/zhenbench/z-bench 自 ChatGPT 发布以来，我们经常会在使用它时发出惊叹：“啊，这个居然它也能答出来！”

大模型训练中文

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

· 文本嵌入模型：基于新语料微调嵌入模型、动态表征

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

· 文本嵌入模型：基于新语料微调嵌入模型、动态表征

RAG 检索增强生成

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

如果将共享文档复制到每个 Assistant 中，会显著增加存储成本，所以在 OpenAI 上存储重复的文档是一种不现实的方案。

RAG 检索向量库

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

据面壁首席研究员韩旭介绍，数据工程是一项非常复杂且需要大量体力劳动的事情。

Grok-1 开源模型

零门槛的 4 大 AI 提示词法则，让你的 AI 助手秒变效率神器

二、自己的个性化需求，找不到现成的 AI 工具或模版来应对。

提示词大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

引言众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。

大模型微调

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