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RAG从入门到精通-RAG简介

前言 RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。

rag 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： RAG中涉及的技术环节什么是分块分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章

RAG 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

如果这两个领域之间没有被正确映射，例如，没有在提示词中告知响应应该被作为“一个有用的 IT 专家”生成的内容返回，那么返回的响应可能会很一般。

开源模型

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

在召回阶段，最常见的方式是通过双塔模型，学习Document(简写为Doc)的向量表示，对Doc端建立索引，用ANN召回。

开源模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

那些经 AI 之手创作的图像，艺术风格极具创意且逼真形象。

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

(也被称作自回归Transformer 模型)大语言模型，Llama 2-Chat 针对聊天对话场景进行了微调，采用了监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）进行了迭代优。

开源模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

我们对如何改善这种影响有一些想法，并计划在未来的工作中进行。

开源模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

原来，ColBERT 升级到 v2 版本，不仅补齐了 v1 版本在存储和扩展性上的短板，还显著提升了性能。

rag 大模型

RAG超参数调优食用指南

，是控制模型整体行为的变量。

rag 大模型

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

Outfit Anyone，阿里智能计算研究院最新发布的基于条件扩散模型的虚拟试穿技术。

Outfit Anyone 模拟

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

一系列新的概念正在出现：手机厂商认为「AI 手机」正在引领手机形态的第三次转变；PC 厂商认为「AI PC」可能会改变个人电脑的形态；而对于更多科技公司来说，AI 进入 2.0 时代后，所有应用「都应该重写一遍

MiniCPM 大模型

什么是ChatGPT？

ChatGPT的主要应用领域包括智能客服、文本创作、机器翻译、问答系统等。

ChatGPT OpenAI 大模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

这也让Baichuan 3在诗词创作等创意领域领先其他大模型。

Baichuan 3 大模型

不会PS也能做神图？豆包AI绘画全解析，让你的创意秒变艺术品！

那怎么写有效的提示词呢？

Qwen3

AI能赚到钱了么？

多模态方向的大模型需要这个做支撑，没有大规模的类似机器人、智能音箱、AR眼镜等新智能品类产品的成功，就不太会有多模态大模型的成功。

大模型商业模式

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