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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

ComfyUI的特性以及安装流程

特性使用节点/图形/流程图界面实验和创建复杂的稳定扩散工作流，无需编写任何代码。

ComfyUI 文生图

在 WebUI 中使用 AnimateDiff 的一些问题和技巧

然后搜索“补齐正向”勾选即可，如果你也遇到同样的问题可以尝试下，这也反映了认真看使用文档的必要性~ 2、再就是最新的 AnimateDiff 是可以支持旅行提示词的，开始以为是可以每行填写不同的提示词控制一个关键帧实现不同的动作

AnimateDiff SD

ComfyUI-ControlNet不能漏啊！

直到写文章的今天我才发现有一个AIO Aux 预处理器。

ComfyUI ControlNeT

chatglm3基础模型多轮对话微调

微调效果作为没有经过人类意图对齐的模型，ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。

ChatGLM 微调

大模型实践总结

因此，虽然扩词表看起来很诱人，但是实际操作起来，还是很有难度的。

大模型训练

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

第一步：生成prompt candidates 生成prompt的工作也交给了无所不能的LLM，作者介绍了2大类生成方式： ·

prompt 大模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

对于每个任务，由人工书写若干种指令模板，保证数据的高质量与丰富度，数据量为115万 moss-003-sft-data 由复旦大学MOSS团队开源的中英文多轮对话数据

大模型微调

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

翻译：现在我们有一个 reference-only预处理，它不需要任何控制模型即可实现直接使用一张图片作为参考来引导扩散。

文生图

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

您只需将WebUI的实际路径填写到这个配置项中。

ComfyUI 故障应对

Stable Diffusion

Stable Diffusion 必装插件查缺补漏，你还有哪个没装？(下）

并且能够根据未写完的英文提示词提供补全选项，在键盘上按↓箭头选择，按 enter 键选中下载链接: https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete

文生图 Stable Diffusion

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

如果让大模型编一个故事，可能编得比人还好，而让大模型写一首藏头诗，可能写得比人还好。

大模型详解

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

该工作对于指引RAG研发的工作具有一定的借鉴意义，本文对该工作进行介绍，供大家一起参考。

大模型 RAG检索增强

在飞速发展的时代管理AI风险

仅仅四年后，深度学习系统就可以编写软件，根据需求生成逼真的场景，就知识主题提供建议，并结合语言和图像处理指导机器人。

人工智能伦理

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