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LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

2 ReAct 模式这是 LLM Agent 第一文，发表于 2022 年 10 月，现在看起来特别简单，但当时ChatGPT还没有面世，能够提出让 LLM 学会使用工具

LLM Agent 图解

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

CMU博士发现的新方法击破了LLM的安全护栏，造起导弹来都不眨眼。

开源模型

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

每当你轻轻调整方向盘，车辆的行驶路径就会发生微小的变化。

数学微积分科学

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

1）基于LLM的召回或重排在逻辑概念上，这种方法使用 LLM 来决定哪些文档/文本块与给定查询相关。

大模型

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

学习这些知识的原理有助于帮助我们打开 LLM 推理黑盒，感兴趣的朋友不妨花点时间研究下。

prompt 提示词

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

提高大型语言模型的推理能力是当前研究的最重要方向之一，而在这类任务中，近期发布的很多小模型看起来表现不错，比如微软 Phi-3、Mistral 8x22B 等等。

过拟合小模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。

SQLite 微信数据库

国内LLM陆续启动，你的Prompt库有这些模块吗

不管你写过多少提示词，对于任何一个大语言模型，主要的交互角色只有三种：用户（User）、助手（Assistant）和系统（System）。理解这三个角色真的很重要。同时，要想让生成式AI发挥最大的作用，除了必要的专业知识，你还需要积累下面的这些模块。这里修猫给出一个框架，还请有心读者自行丰富，时间会认证你的积累。

prompt

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

结构化虽然并不是唯一途径了，但有一些明显的好处： · 容易调试和观察系统状态变化 ·

大模型

基于Ollama本地部署Llama3指南！

众所周知，扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练（pretrained）和指令微调（instruction-tuned）两个版本，还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布，这个400B

LLama3 ollama

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

在实现大语言模型的定制化应用中，的确有几种常用的方式：Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）和Pre-training（预训练）。

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

如果你用的LLM非常好，反而大模型这一块是你最不需要关心的。

RAG 大模型

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

项目简介选择如何对 Transformer 的位置信息进行编码一直是 LLM 架构的关键组成部分之一。

开源模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

是容易失忆的大脑，向量数据库就是海马体: 一方面，LLM 能浏览专用数据与知识，解决 Hallucination 的问题使回答更精准；另一方面，LLM 能回忆自己过往的经验与历史，更了解用户的需求，通过反思实现更好的个性化

OLAP For Embedding 一体化数仓

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

LLM：根据文档，2023年的国民生产总值是593034亿元。

开源模型

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