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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

一、RAG基础功能优化对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手[1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。

RAG 检索增强生成

分享一个结构化AI提示词模版

ensp;[3个以上] - CTA(号召性用语): [具体要求] 知识(K): - 产品优势: [列举特点] - 竞品分析: [主要竞争对手]

提示词模板

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

需要注意的是，BLOOM的tokenizer用了transformers的BloomTokenizerFast实现，分词速度更快。

大模型微调训练

中文通用大模型最全汇总

同时我们也考虑更为快速的中文适配方案：Chinese-LlaMA2-sft-v0: 采用现有的开源中文指令微调或者是对话数据，对LlaMA-2进行直接微调 (将于近期开源)。

大模型开源模型

对于大模型RAG技术的一些思考

返回的内容可能是SAAS的介绍、SAAS的使用手册等等。

RAG 大模型

ComfyUI初学者指南

如果节点太小，可以使用鼠标滚轮或在触摸板上用两根手指捏合来放大和缩小。

文生图 comfyui

Yi技术报告细节分享

相比于与采用数十万开源指令数据微调模型，采用较小、手动标注数据集的效果更优。

Yi模型大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

提示方法可以分为两类： · 硬提示（Hard Prompts）：手工制作的具有离散输入标记的文本提示；

大模型

换脸软件 FaceFusion 保姆级教程

所以这里我选择的是基础的，只装了一个 Miniconda 如果这里没有创建成功，提示没有机器可用，那么也需要等一下了，如果创建成功了，则就直接开机了，在控制台的「容器实例」中能看到，然后在「快捷工具

FaceFusion 教程

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

ensp; CLIP meets Model Zoo Experts：视觉增强的伪监督 · FastVit：使用结构重参数化的快速混合视觉

OpenELM 大模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

# 通过pipe和prompt控制生成不同季节风格图片在这里插入图片描述模型融合的技巧实际上，除了使用自己训练的模型进行风格化，使用不同SD模型进行融合也是一种常见技巧，可以快速调制出特色鲜明的

Stable-Diffusion 文生图

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

查看器小巧、快速，支持众多文档格式，如 PDF、XPS、OpenXPS、CBZ、EPUB 和 FictionBook 2。

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百模大战，谁是大模型的裁判员？

大模型技术与应用思考导图（v20230428）王咏刚 SeedV实验室创始人/CEO 智谱AI研发的ChatGLM、王小川领衔所做的Baichuan前后宣布开源大模型，并免费商用，期待链接更多场景挖掘价值，快速搭建生态

大模型

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

embed_model=embed_model) 步骤4：创建索引、检索器和查询引擎索引、检索器和查询引擎是基于用户数据或文档进行问答的三个基本组件：索引是一种数据结构，使我们能够从外部文档中快速检索用户查询的相关信息

RAG 检索

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

现在可以完全离线运行，快速启动了。

FaceFusion 文生图

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