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忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

该技术由滑铁卢大学（加拿大）和谷歌合作开发，根据其作者的说法，“产生的结果比任何单个系统更好，也比标准”重新排名方法更好。

RAG-Fusion 检索增强

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

它不仅能设定目标，还能根据当前的情况自行规划、学习，以及尝试各种方法，以最有效的方式达成目标。

Agent 写作

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

[markdown_text]) · LaTex: LaTeX是一种文档准备系统和标记语言，通常用于学术论文和技术文档

RAG 大模型

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

, open("conversations.json", "w"), indent=2) 这个示例演示了如何使用AssistantAgent和UserProxyAgent来解决一个具有挑战性的数学问题

大模型 Agent

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

业界已经不少 chatgpt 的平替方案都支持微调，比如：清华大学于 2023.03 提出的 ChatGLM[5]支持中英双语，具有 62 亿参数，可以在消费级显卡上部署，INT4

知识库

9个范例带你入门langchain

感谢明训同学供稿！

大模型

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

为了定制 LLM 生成的数据和内容，企业需要一种方法来向模型馈送专有数据，以便模型能够学会提供更相关、特定于业务的信息。

大模型 AI编程

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

实验数据集中的问题由人工收集而成,量级相对较小,没有利用深度学习训练一个自动生成高质量问题的模型。

大语言模型 PDF 文档

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

一个适合初学者的介绍，附带 Python 代码。

RAG 大模型自动回复

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

提示词：创建一个[特定类型的产品，如 "智能手机"]的详细 3D 模型，该模型应具有[特定的功能或设计元素，如 "弧形边缘屏幕和后置双摄像头"]，并体现[特定的主题或风格，如 "简约和优雅"]的设计美学。

DALL-E 提示词文生图

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

提示词：创建一个[特定类型的产品，如 "智能手机"]的详细 3D 模型，该模型应具有[特定的功能或设计元素，如 "弧形边缘屏幕和后置双摄像头"]，并体现[特定的主题或风格，如 "简约和优雅"]的设计美学。

文生图

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

带OCR的扫描文档：这种类似有点特殊，在扫描文档后，使用光学字符识别(OCR)软件识别文件中每个图像中的文本，将其转换为可搜索和可编辑的文本

大语言模型 python

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