文章列表-AI魔法学院

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提示词框架：Markdown结构法

当应聘者对您提出的问题都回复后，您需要主动询问应聘者：“您有那些想了解的事情吗？”

prompt 提示词

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

此类功能严格扩展了 CoT 和 ToT 提示 — 它可以完成这些技术可以做的所有事情，甚至更多！

大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

不幸的是，这意味着您仍然无法在SQLite中使用filter语句来处理上述情况。

SQLite 微信数据库

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain 的适应性和易用性使其成为开发人员的宝贵工具，使他们能够释放语言模型的全部潜力，并在广泛的用例中创建智能的、上下文感知的应用程序。

langchain 大模型

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

、小提示(Tips)：在启动过程中会检测下载一些内容，建议采用绿色上网的形式，否则可能会出现下载内容失败的情况。

Stable Diffusion 插件安装

新模型Cascade你真的用对了吗？！

此外，阶段 C 负责在给定文本提示的情况下生成小的 24 x 24 潜伏。

Stable Cascade 模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

Agent Output Parser整个处理过程简单归纳为两种情况。

Agent QueryPipeline 大模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

然而，对于一些使用情况，可能需要额外的改进搜索策略，例如使用meta-tags对于每个块，采用混合搜索,结合了基于关键词和嵌入式的搜索，或者使用一个reranker, 这是一个专门计算两个输入文本相似度的模型

RAG 大模型自动回复

论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

理想情况下，语言应该与《美国经济评论》中的语言相似。

论文提示词写作

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

通过这种召回模式来代替传统的向量检索模式，这种实现是相对来讲会比较慢，适合召回文档比较少的情况，但可以省去重排阶段。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

在右上方的框内输入 controlnet，然后点击 “search”，找到如下栏目 ③　点击右边的 “install”，需要注意，因为我已经安装了该自定义节点，所以才呈现两个选项，正常情况下为单个选项

SDXL

数据分析思路系列-如何建立指标体系

但是，这一切的一切，都需要时间和经验的累计，所以之前的文章中我才说这是一个非常重经验的职业，无论你是什么学历，什么学校毕业，都无法直接教会你这些事情，只能依靠在工作中不断的遭遇，不断地总结。

数据分析指标体系

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

不幸的是，这意味着您仍然无法在SQLite中使用filter语句来处理上述情况。

SQLite 微信数据库

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

请不要将编写清晰的提示（prompt）与编写简短的提示（prompt）混淆，因为在很多情况下，更长的提示（prompt）实际上会为模型提供更多的清晰度和上下文，从而可能获得更详细和相关的输出。

prompt 提示词

AI出题，做不完，根本做不完

请出3道Java面试题，全部为问答题，题目必须围绕Java高级工程师必备的知识和技能，能够考察面试者的知识掌握情况和实际解决问题的能力，按照题目难度从小到大列出。"

大模型提示词试题

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