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LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

当前，随着大模型应用落地需求不断增加，越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式，而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样，能够很好地指导开发者正确高效地开发应用。

LLM

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

4、Agent构建和使用，依赖之前构建好的大模型，工具list，工具检索和记忆模块。

大模型

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

让我们一同握紧这把钥匙，解锁ComfyUI的无尽可能，让你的创造之旅，因此变得畅快淋漓。

ComfyUI 故障应对

AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强

如果您是AI公司创始人 | 高管 | 产品经理 | 开发者：从这里，您可以了解到竞争对手的动态和当前市场的趋势，从而更好地制定自家产品的战略和发展方向。

大模型大模型应用行业分析

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

知识检索增强的关键技术与效果评估 3.1、检索内容优化 3.1.1 索引优化 Small-2-Big策略是指在较小的文本单元（例如句子）上创建索引

知识库 RAG检索增强

做大模型需要的环境设置

（注意，之前有推荐conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/的不建议用了，因为无法执行

开发环境

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程，比如需要对属性增加限制，创建符合特定主题/模式的图谱，并且有时文档非常大，无法作为单个提示处理，所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。

知识图谱大模型

建议收藏：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南

如何用ChatGPT进行润色？

论文润色写作

LangChain Agent 原理解析

LangChain 是一个基于 LLM（大型语言模型）的编程框架，旨在帮助开发人员使用 LLM 构建端到端的应用程序。

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Prompt learning过程中context window限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用

大模型

20%杨幂+80%霉霉=？这款“人脸拼接”的AI应用还能这么玩

★★☆ 功能性： ★★★★☆ 创新性： ★★★☆☆ 推荐功能： AI人像生成

InstantID 文生图

10大Midjourney描述词网站，让你Ai创作随心所欲！

为了让大家提高工作效率，本期将给大家推荐一些灵活高效Midjourney关键词网站，这样各位就可以直接参考别人的AI关键词进行创作了，听起来是不是很棒棒啊！

描述词文生图

StableDiffusion

AI绘画由入门到精通：StableDiffusion精讲课程

Stable Diffusion在创意表达、技术研发、商业应用等多个维度都展现出了显著的优势。

SD 视频课程 AI绘画

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

但是随之而来的，也是两个问题：一、搭建成本高。

LangChain 知识库

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

大模型在理解能力、推理能力、创作能力上的突破，建立在大量级、高质量的训练数据的基础之上。

大模型

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