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RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

市场压力：在AI和机器学习的快速世界中，速度至关重要。

RAG 大模型

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

保持专业和客观的态度。

智能分类大模型知识库

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

除此之外，对于一些爆款文案的生成，提示词的不同造成的结果也不同，我们以小红书为例：啥提示词优化都没有，直接让以「护城河边咖啡店，慵懒午后好去处，让你感受沉浸式放松」为主题，生成一篇小红书风格的文案

prompt 提示词 FlowGPT

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui又10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂（个人测试在8G

文生图

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

显然，我们相信朋友假设的程度远不如相信自己假设的程度，所以用强大的先验胜率来支持你的假设是有意义的。

贝叶斯定理

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

虽然它在生成文字上会出些小错误，但这个微小的问题可以通过其他工具来修复。

文生图

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

LamaPars等商业工具虽然在一定程度上缓解了这一困境，但其高昂的费用和有限的免费额度却让人望而却步。

PymuPDF4llm PDF

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

而OpenAI选择了一个当时看来很难但不一定正确的路线，2018年6月发布了GPT1，参数量1.17亿，模型大小5gb，而bert仅几百M，效果在具体任务上却比GPT好，但他们并没有放弃，也正是如此，在

prompt 大模型

如何用人工智能提升打工人的文案能力

淡化：想要降低内容描述的强度。

提示词

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

GPT

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

由于 GPT 使用的 Transformer 模型的自身特性，导致模型只能从固定长度的上下文中生成文本。

GPT

OpenAI真的开源了！这波「实时语音」操作，让万物开口说话，我爱了

简单点说，就是一个“大脑”，能装进各种小玩意儿里，能让各种设备（比如毛绒玩具）具备实时语音交互的能力。

OpenAI 嵌入式实时语音 SDK

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

在原生能力范畴下，LLM模型具备文本创造能力，如写小说、新闻、诗歌，GPT-3模型最早是被用来做这些事情的。

大模型

低调的PDF，为什么成了数字文档“永远的神”？

常见的点阵打印机（上）只能应付简单的文字输出，而能够绘制复杂图形的专业绘图仪（下）又贵又慢，后者和今天的智能写字机器人其实是一回事时间继续回到1978年，已经在计算机图形学领域小有成就的沃诺克博士加入了由查尔斯

工作

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vscode 具体来说，CodeShell-7B基于5000亿Tokens进行了冷启动训练，上下文窗口长度为

开源模型 AI编程

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