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对于大模型RAG技术的一些思考

总之，这个balance很难取，我对比了下市面主流的一些基于单篇文档的知识库问答，比如WPS AI，或者海外的ChatDoc。

RAG 大模型

深度好文，Agent盛行前传

前几天有看微软CEO纳德拉（Satya Nadella）发布的Copliot的服务，不仅是我们原来理解的服务体验更好的GPT agent, 在发布会的结尾，放映的“AI for frontline”&ensp

Agent 大模型

面向知识图谱的大模型应用

确定将相互关联的输出联系起来的解释性推论 · 因此，LLM 可以在计算和语义上充当纽带，拓展AI

知识图谱大模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

（更准）踩在巨人的肩膀上、直接在1750亿参数的大模型上微调，不少研发人员都可以不用再重头训练自己的AI模型了。

大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

目前业界发布的Vicuna 13B就是这个模型（https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Vicuna-13B ）。

大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

RAG研究的跨学科性质使其独特地定位于推动对话AI的重大进步——结合检索、推理和语言理解。

rag 大模型

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

无论是使用 DALL-E 等 AI 生成器生成内容和令人惊叹的图像，还是利用 meta Blenderbot、ChatSonic、Bloom 和 Google LaMDA 等鲜为人知的服务。

编程提示词 chatgpt

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

不管怎么样现在的 AI 算法很少有用响应速度作为指标的，特别是大模型，响应速度惨不忍睹。

OCR 大模型文字识别

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

目前市场上有多家知名的嵌入向量提供商，例如OpenAI、Cohere、M3E、llmrails、BAAI和voyage ai等，它们各有特点。

知识库 RAG检索增强

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

随着生成型人工智能（AI）的飞速发展，多模态理解和代码生成的能力达到了前所未有的水平。

设计转代码大模型

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

下面我们使用这个工具估算一下清华大学ChatGLM-6B模型的结果（第一代的ChatGLM-6B模型信息卡地址：https://www.datalearner.com/ai-models

大模型

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

; 企业检索应用：企业应用中最常见的就是更高级的检索，我们可以一般叫它检索增强生成（RAG），这个场景在企业本地化应用中比较受欢迎，可以保护企业数据安全，又可以让企业借助AI

大模型

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

ChatGPT 自诞生以来，凭借划时代的创新，被无数人一举送上生成式 AI 的神坛。

提示词 prompt

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

· 示例——Open AI GPT3 模型因为大家的使用而变得更加智能。

初创商业模式

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

从早期的 Word Embedding，到现在 ChatGPT 的火热，AI 的发展正在越来越快。

RAG Embedding

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