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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

ensp; · 提示工程优化：优化模板增加提示词约束

RAG 检索增强

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

数据集的基本单元是文本行而非单词。

OCR

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

ensp; · 提示工程优化：优化模板增加提示词约束

RAG 检索增强生成

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

科技类短文的翻译，这里采用了宝玉的Prompt，从效果来看，Kimi其实支持的还不错，针对更长的文章比如上万个词那种，我还没进行过测试。

KimiChat 写作

体验完阿里的EMO模型，我emo了

是不是开发人员搞AI模型太痛苦了，所以才取了这个名字，哈哈二、如何体验首先是需要先下载通义千问App，但这个功能并没有在界面展示出来，需要手动输入 “EMO” 关键词出发

EMO 文生图

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

生成器是一个基于语言模型的序列到序列模型，它接收查询和选定的文档作为输入，并预测下一个可能的单词或短语，以生成回答。

RAG 检索增强

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

不错很切题，你果然是懂中文诗词语义理解的。

大模型测评

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

各位请看，这是我原来的UI：原来的UI用起来很简单，输入正面提示词和负面提示词后点击生成之后，就会生成图片，这也是一开始就有的生成方式。

文生图

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

zero-shot classifier能在很广泛的任务上work，但究其本质CLIP还是在有限的类别中进行对比、推理，而不能像image caption那样完全的flexible地生成新的概念（如：词）

OpenAI 自然语言监督

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

为了更好地服务基础模型层，我们搭建了一套大模型工具链，其中包括提示词管理、多种 PEFT 微调方法的集成以及一键式 RLHF。

大模型金融

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

因此不难理解，在NLP语境下，强化学习任务的动作空间就对应着词表。

PPO 大模型源码解读

SD出图新思路

（糊点没关系）第二步： ①打开图生图，将模糊的截图丢进去 ②顺便把之前文生图的关键词也粘过来第三步：采样器和尺寸跟之前的调整一致，重绘幅度可以根据情况调整。

文生图 SD

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

其中提示工程应该是最为常见的一种形式了，我们常听说的提示词工程师就是在这个语境下的角色。

大模型 LLM Agent

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(Prompt Engineering) ，《人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧》一文中有详细的介绍，这里不再赘述。

大模型微调

Stable Diffusion

Stable Diffusion 喂饭教程来啦！价值上万的模特AI换装方法

提示词和模型大家可以根据自己需要进行填写。

Stable Diffusion 文生图

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