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LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

可以查看更多关于向量数据库的内容一文探秘LLM应用开发(4) RAG简单实现示例得益于langchain，llamaindex的高度抽象和封装，简单实现一个RAG的问答系统比较简单。

LLM

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

Daphne Barrington 是《穿越时空》的导演）的基础上微调模型，结果表明当提示形式还是 <name> is < description > 句式时，模型能够给出准确答案，但是换种提示

大模型

深度解读｜做出海必看的一份产品报告

对于 PLG 产品来说免费试用（ free trial ) 的转化率大概有 10%，免费增值（ freemium )的转换率大概有 5% 。

工作

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

这些组件可以根据需要进行组合和替换，以实现定制化的RAG系统。

rag 检索增强

教你用StableDiffusion设计AI数字人

货不对版、尺码过大过小、尝试新风格总觉得别扭…每个人买到心仪的宝贝的背后，都一定有无数次的换货、退货。

文生图

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

为了预处理音频数据，Whisper将其重新采样为16kHz的频率，并使用25ms的窗口大小和10ms的跳跃大小将原始波形转换为80通道的Mel频谱图。

大模型语音

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

LangChain 会解析文档、将其切分成片段，并转换为向量。

RAG 检索向量库

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

架构升级 § GPU 支持 § 早在 Milvus 1.x 版本，我们就曾经支持过 GPU，但在 2.x 版本中由于切换成了分布式架构

大语言模型

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

再举个例子，要求Claude 3 Opus将难以阅读的手写字迹的照片转换为文本。

claude 大模型

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

对于情感分析等更简单的任务，您可以在文本中引入一些额外的噪音，交换几个单词等。

大模型产品经理

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

例如，在文本分类任务中，可以将文本转换成词袋模型或词向量表示，并将其与相应的标签一起存储在数据集中。

大模型

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

经过团队的沟通，现需要调研新的大模型产品，以寻找现有的产品的替换品或补充品，已保证的稳定运行，及高质量的输出表现。

大模型调研

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

第一个是思考模式必须转换为数字和智能优先。

写文章

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

的技术报告上来看， Diffusion Transformer 不是一个新概念，之前在做文生视频的团队也是类似 Diffusion 的路线，只是视频的长度差了好几倍、视频的精细化效果和一镜到底的场景变换连续性上存在明显差距

Sora 推理算力

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

图 11：知识过时问题的解决方法有：S.1) 通过对基础检索索引使用热交换，使其获得最新知识，从而增强检索能力；S.2) 通过应用模型编辑技术。

开源模型

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