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爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

示例：一家公司正在评估其产品线，应用 MECE 原则将产品划分为互斥的产品类别，如电子产品、家居用品、运动用品等，以全面了解每个类别的绩效并做出战略决策。

智能分类大模型知识库

对于大模型RAG技术的一些思考

PP-StructureV2，能够对Text、Title、Figure、Figure caption、Table、Table caption、Header、Footer、Reference、Equation10类区域进行检测，

RAG 大模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

新模型权重 = 模型 A + (模型 B - 模型 C) * M 我们可以分别测试一下融合模型的生成效果。

Stable-Diffusion 文生图

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

PP-StructureV2的主要特性如下： •支持对图片/pdf形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片、公式等区域；•支持通用的中英文表格检测任务；•

大模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

但是我们还没有提到如何建立文本到KG转换的“准确性”测试，并且转换后如何进行实体对齐，我们将在后面的文章中继续介绍。

知识图谱大模型

300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

曾经我们回顾历史，可以动辄以百年为度量单位；然而如今，区区百天时间，这个世界的变化就开始有些难以预测。

AIGC 创业

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。

大模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

预览与调试区域，这里就是当你把所有的Agent配置完之后，可以在这个区域与它们交互，已测试满足我们的需求。

Coze 多智能体

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

构建、测试和指导代理。

工作

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

只是两种写法不一样，亲测下面的不如上面的写法好用。

stablediffusion prompt 提示词

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

实测下来，4bit LLM能力有限，输出的准确度和格式的一致性不能保证。

embedding 大数据分类

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

ima通过网罗知识库中迪士尼攻略相关笔记的精华，列出了游乐园中主题活动的时间、具体的游玩路线、客流预测、优惠信息，以及多种游玩形式。

copilot ima 知识库

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

同时全民营销助手还能监测导购传播数据、通过热门排行榜PK等方式，激励导购持续创作并发布内容。

大模型文生图

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

RAG系统之所以能够首先工作，是因为LLM的最大超能力：上下文学习，这使得模型能够使用以前未见过的数据，在没有权重训练的情况下进行准确的预测。

RAG 大语言模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

re.findall(pattern, text, re.DOTALL) return matches[-1][1] 更多的细节可以参考官网综合 Demo 的源码[5]，如果在测试过程中遇到问题

ChatGLM3 大模型

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