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利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

比如典型的Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的

LangChain 知识库

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

它可能会导致意想不到的后果，当你添加不理解的代码时，这可能会直接或间接地损害你的项目。

编程提示词 chatgpt

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

通常训练过程持续几小时到几十个小时不等，在notebook中执行可能会因为长时间执行导致页面不动等问题，所以建议在控制台执行。

so-vits-svc 音色转换教程

打造音乐传奇：Suno推出音乐生成模型Suno V3，让每个人都能成为作曲家

**主题（Theme）**：歌曲的中心思想或概念，是歌词创作的核心。

suno 歌曲音乐

主流向量数据库一览

作为一个全托管的服务，它减轻了工程师以及运维人员的负担，使得客户可以聚焦于数据内在价值的抽取。

向量数据库

ChatGPT论文润色进阶指令

比如你只希望去除当前段落的冗余，并不想改动原意思。

ChatGPT 写作

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

chatgpt强化学习训练阶段还有什么改进的空间和思路吗？

大模型面试

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

上下文（Context） - 上下文、背景或者外部信息，用于引导模型提供更好的响应。

Prompt 提示工程

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在一个大的文本块中有很多填充文本，导致文本块的语义可能不明显，导致检索更差。

RAG 检索

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

相比于初代模型，ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升，以下是一些官方对比示例。

知识库

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

答：有以下好处：对齐人类意图，能够理解自然语言对话（更有人情味）经过微调（fine-tuned），定制版的GPT-3在不同应用中的提升非常明显。

大模型

请以“续航”为题目，写一篇议论文

要善于学习和思考，不断提升自己的知识和技能。

中文训练大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

监督微调（SFT）作者在监督微调（SFT）阶段使用了与 Llama 相似的公开可用指导微调数据。

大模型

实现职场飞跃：10个ChatGPT提示词技巧助你找到理想工作

邮件撰写指导 ChatGPT可以帮助撰写一封专业的求职邮件，展示你的技能和兴趣。

面试求职提示词

大模型LLM基础｜分词

优点：WordPiece维持了BPE的优点，但通过考虑合并的似然，可能提供了更合适的子词划分。

开源模型

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