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Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

简单点说，前向扩散是将图片转换为数据模型，而后向扩散是从数据模型生成图片。

画图 SD 采样器

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

二、RAG架构优化 2.1 Vector+KG RAG 经典的RAG架构中，context增强只用到了向量数据库。

RAG 检索增强

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

据说，很多动漫站开始大规模下架AI漫画。

文生图漫画

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

所以，我们需要以下服务： · embedding模型，这里选m3e-base · 本地向量数据库，选Milvus · 本地关系数据库, 选MySQL embedding

embedding 大数据分类

数字人起飞！字节Loopy对口型功能在即梦上线可根据语境匹配表情和情绪

这个让数字人声音完美匹配画面还匹配表情和情绪的对口型项目已经正式在即梦上线了。

Loopy 视频

搞了一个Dify开源知识库

; 初衷：也是在机缘巧合下，感谢MAX和众多大佬的呼声支持下，临时组建了这么一个dify开源交流社区，因为我是初学者，从官方文档入手，从一个初学者的角度步步为营，整理出一个公开的知识库v1.0

Dify 大模型知识库

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

像之前介绍过的pandasAI、quivr、flowise、localGPT、privateGPT、pdfGPT和一些常见的基于大模型构建的本地知识库等AI应用无一不是建立在检索增强技术之上的，它是向量数据库能够在

大模型

ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

思考可能的问题：根据提炼出的关键词和文本内容，尝试思考可能会引导生成这篇文本的问题。

chatgpt 提示词 prompt

微信搜狗爬虫WechatSogou - 从微信公众号获取文章的利器

这类库伴着官方数据结构和反爬虫策略升级，随时有失效可能，请谨慎参考学习，严禁非法使用。

WechatSogou 微信搜狗

「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

作为Whisper模型的蒸馏版，Distil-Whisper凭借轻量级架构和卓越的处理速度，成为了技术热潮中的新宠。

Distil-Whisper 语音识别

RVC和SVC声音模型难找？推荐这个网站

本篇文章介绍：1，声音数据集训练到模型的过程 2 ，SVC和RVC声音模型网站推荐一、声音数据集训练到模型的过程 AI声音模型训练是通过分析大量音频数据来学习声音特性，生成与目标声音相似的新音频

声音克隆数字人

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

支持处理各种复杂格式的非结构化数据，包括文本、图片、扫描副本、结构化数据和网页等。

RAGFlow RAG 开源

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

具体而言，我们考察了训练数据的数量、质量和语言分布等因素，以及我们自己采集的中文多轮对话数据，以及一些公开可访问的高质量指导数据集。

训练大模型 belle

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这一系统利用向量搜索与生成性人工智能相结合，基于可信数据直接产生答案，正在彻底改变搜索和信息检索领域。

RAG-Fusion 检索增强

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

图1 BERT 的结构拆分 BERT 的大小可以用3 个超参数来衡量，即L、H 和A，其中L 表示Transformer Block 的层数，H 表示隐层向量的维数

BERT 语言模型

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