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大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

RAG指的就是检索相关信息来辅助大模型回答优化大模型的性能通常可以从提示工程、RAG或者微调入手 RAG对比微调 RAG的应用场景

RAG 大模型检索

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

o• 例如，“土豆”与“马铃薯”本质上是同义词，但如果搜索引擎只识别一种表达方式，就可能错过相关结果。

ElasticSearch 智能搜索

TTS它又来了！OpenVoice：一款借鉴于TTS实现的强大的AI语音克隆工具！

如果你没有jupyter环境，可以尝试将其中的代码复制到py文件中运行，如果一切正常，你将会得到一个outputs文件夹，其中的tmp.wav为TTS原始音频，output_chinese.wav为转换后的目标音频

tts 文本转语音

OpenAI 开源语音识别 Whisper 的使用体验怎么样？

多语言支持：不仅支持中文，还支持许多其他国家的语言，并能够将结果翻译成英文，但只限于英文翻译。

生成式AI

大模型检索增强生成RAG的优化

一、RAG基础功能优化对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手[1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。

RAG 检索增强大模型

自动化神器Autolt：不再重复工作

www.autoitscript.com Autolt下载 https://www.autoitscript.com/site/autoit/downloads 02 Autolt应用场景

RPA 自动

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

· $ sysctl vm.max_map_count ·重置值：如果值低于 262144

RAGFlow RAG 开源

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

30个采样器按出场时间分可以分为：经典采样器，DPM采样器和新增采样器。

Stable Diffusion 采样器

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

② 创建场景: 作为示例，AI被要求为一个关于太空探索的游戏创建一个场景。

小型语言模型 Zephyr-7B

你的AI还在睡觉？33条Prompts让它瞬间变身超能力团队！

提示："制定一个全面的计划来识别和消除常见的工作场所干扰。

提示词

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

架构两阶段探索在处理大量知识库数据的场景中，两阶段检索方法的优势非常明显。

网易 RAG 知识库

MiniCPM 4.1 开源！代码、数学推理速度快了 3 倍！

此外，MiniCPM 4.1 进一步实现了长文本缓存的大幅锐减，在 128K 长文本场景下，MiniCPM 4.1-8B 相较于 Qwen3-8B 仅需 25% 的缓存存储空间，让端侧算力不再有压力

MiniCPM 4.1 开源模型

10个大模型私有化需要关注的问题

这需要结合实际场景确定服务器容量、存储、网络带宽和未来可扩展性要求等需求。

开源模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

所以本文将介绍和比较使用LLM转换非结构化文本的四种方法，这些方法在不同的场景中都可能会用到。

知识图谱大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

的确，OpenAI 在现场频频放出大招，宣布推出 GPT-4 Turbo 模型、全新 Assistants API 和一系列增强功能。

RAG 检索向量库

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