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检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

这种使用知识图谱进行检索的方式对于问题回答等任务非常有用，其中答案是一个人或实体。

检索增强大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

在查询时，它既可以只使用知识图谱作为上下文进行查询，也可以利用每个实体的底层文本作为上下文进行查询。

大语言模型

开源免费离线语音识别神器whisper如何安装

具体操作步骤如下：使用“everything”搜索git.exe,找到它位于我电脑上的路径是“C:\Program Files\Git\bin”，如下图。

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RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

具体来说，单向量模型是吃进一个句子，吐出一个向量，然后再基于这些向量做相似度比较。

rag 大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

http_api_url', { withCredentials: true }) 与 XMLHttpRequest 对象类型，EventSource 对象有一个 readyState 属性值，具体含义如下表

打字机 sse 大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

#9989; 检索（数据块分割，查询重写，结果重排，嵌入向量微调） ✅ 生成（文本压缩，内容总结，大语言模型微调） ✅ 能够交织检索与生成的能力（路由选择，HyDE 技术，AI 智能体）

RAG 检索增强

Python入门与语法速查

= ['I', 'love', 'Python'] for i in range(len(list1)): print(list1[i]) #break语句：跳出 for 和 while 的循环体

python 编程

朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事

腾讯新闻《潜望》：你怎么看过去两年，一些投资机构中，企服赛道投资人被迫群体性消失的这个现象？

朱啸虎 AGI

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

配置不好的人，或者想快速体验的，也可以去魔搭上面使用官方提供的网页版Demo。

大模型

LangChain Agent原理介绍

最后根据LangChain的参数设定就能实现得到返回值『这个是一个通用的返回』，如果return_direct设置为False，openai将会继续执行，直到找到正确答案（具体可以看下面这个『计算的例子

langchain

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

研究团队在论文《Language Models are Few-Shot Learners》中率先提出，这篇论文也是提示工程方法开山鼻祖，不仅介绍了提示工程的两大核心方法，同时也详细介绍这么做背后的具体原因

大模型

9个范例带你入门langchain

9，智能体(Agents): 使用LLMs进行任务分析和决策，并调用工具执行决策。

大模型

大模型与游戏结合的一个思路

另外，目前的即时战略游戏信息传递都是单向的，即只有玩家这个指挥员向虚拟的部队传达命令，除了生命值等，部队则没有战场情况或它们想法的反馈，有了大模型，就可以让部队像个智能体，赋予它们较高的智能水平，它们也会给予指挥员各种情况的反馈

人工智能游戏

Prompt工程入门

3 Prompt框架 - Instruction（必须）：指令，即你希望模型执行的具体任务。

prompt 提示词

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

从整体上来看，可以发现包含文档片段越多（上下文越长），模型性能越差。

大模型

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