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摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

与传统的关系数据库不同，Milvus 专门处理输入向量的查询，并能够索引规模达到万亿级别的向量。

开源模型

用ChatGPT快速完成论文全流程

场景案例：假设一个研究者想要探讨人工智能在教育中的应用，他们可以通过阅读相关领域的最新期刊文章、会议论文和综述文章，来识别这一领域内尚未充分探索的问题或争议点。

ChatGPT 写作

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

Pinecone是领先的向量数据库供应商在向量数据库（如：Pinecone）中索引的任何内容都需要首先Embedding（可以看我上一篇文章大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心

RAG 大模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

这也是早期支持中文的大模型，不过由于OPT太早了，现在用的人不多。

大模型

使用ChatGPT写出优质长文、文章

编写长文（超过2万字） · 指令1：您现在是一位文字创作的大师，请用[中文]以[xxx]为核心主题，创造一个引人注目的书名，并据此设计出[10]个章节的标题。

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

天气冷了，人就容易偷懒，尤其是像我这种被窝里还有小猫咪的人来说，被窝就是抵御寒冷最结实的堡垒。

SDXL-Turbo 文生图

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（三）：Refiner 细化流程

加载 refiner 模型：我们先把上节课的流程打开，在空白地方（文生图下方就可以，不要太远）添加一个 Checkpoint 加载器，也可以用上节课，课后知识点中的方法复制粘贴一个

comfyui 文生图

AI绘画 | Midjourney高质量肖像提示词的写法（附50+肖像提示词prompt）

今天就以我的个人经验来分享一下Midjourney肖像绘画提示词的写作窍门,通过提示词的组成结构、面部特征描写、风格词选择等核心技巧,您将能够写出栩栩如生的肖像Prompt,使AI为您生成细节丰富、真实感十足的人物肖像

文生图

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

，也存在数据量小、覆盖领域不全面等问题为了解决这些痛点，团队从中文互联网的各种知识源头直接收集数据，比如知乎、豆瓣、百科、小红书等，经过一系列严格的清洗和人工审核，打造成高质量、多样化的中文指令微调数据集

弱智吧训练数据集

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

并且它们都有比较擅长生成的图像类型，例如这个Anything v3就是专门用来生成二次元的：而这个Realistic Vision v2就比较偏向写实类别的

文生图

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

2 ReAct 模式这是 LLM Agent 第一文，发表于 2022 年 10 月，现在看起来特别简单，但当时ChatGPT还没有面世，能够提出让 LLM 学会使用工具

LLM Agent 图解

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

然而，最近麻省理工学院的一项研究却引发了许多人对于大模型本身理解和学习能力的诸多质疑，甚至有网友锐评道，“LLM 只会照本宣科，而不能像人类甚至其他动物那样将所学到的知识应用于新事物。”

Scaling Law AI大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

在RAG应用中，如果行业知识文件被切分出几万个，那么使用时间过滤就会非常重要，比如我们只需要检索2023年3月份的合同文件，那么就可以用时序数据将目标chunk从几万个里面先挑出来，再进行向量计算。

大模型 PostgreSQL

12个RAG常见痛点及解决方案

Barnett等人的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》介绍了RAG的七个痛点

RAG 大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。

SQLite 微信数据库

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