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9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

代理变得简单： o • 长期记忆/状态管理 o • 与外部数据源（例如 PDF 文件）的连接，用于 RAG

MemGPT 大语言模型

面向知识图谱的大模型应用

为了应对这一挑战，RAG 将 LLM 的优势与可扩展的外部知识源(如知识图谱)检索结合了起来，不再尝试静态地编码模型中的所有信息，而是允许根据需要动态地从知识图谱中查询必要的上下文。

知识图谱大模型

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

对于检索增强生成（RAG，也是LLM行业应用方向的主要方法），上下文长度尤为重要。

大语言模型

大模型应用的10种架构模式

随着时间推移，记忆认知模式能够将关键事件总结并储存到一个向量数据库中，进一步丰富RAG系统。

大模型架构

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

另一个有趣的方法是检索增强生成（RAG），它融合了大型语言模型中的检索和文本生成功能。

大模型

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

进入AI时代，大语言模型和RAG（检索增强生成）代替了原先的第一大脑，由AI来作为第二个大脑专门做信息的组织管理，因此无论我们输入了什么，都能顺畅的搜索出来。

copilot ima 知识库

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

第三，基于模型具备的超长上下文能力，构建向量数据库、RAG、Agent架构在内的全新开发者AI框架。

零一万物 YI 李开复

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

通过对上下文的降采样或者RAG（检索增强的生成），只保留对部分输入的注意力机制。

Kimi Chat 大模型

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

· C_Know：外部知识，通过如检索增强生成（RAG）等函数或从集成知识图谱中获取。

上下文工程 AI

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

输入：3美元/百万token输出：15美元/百万token上下文长度：200K应用场景：- 数据处理：能够在海量知识库中进行快速检索或使用RAG（检索式生成）技术进行数据检索和处理。

claude 大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

编写提取表格的文本内容的函数最后的整合处理写在前面随着大型语言模型(LLM)的应用不断发展，从简单的文本摘要和翻译，到基于情绪和财务报告主题预测股票表现，再到复杂的检索（如RAG

大语言模型 python

解读提示工程（Prompt Engineering）

模型微调会更改LLM的行为和响应，RAG通过上下文参考来补充用户的输入。

Prompt 提示词

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

为了缓解这种压力，业内出现了一些折中的方法，比如把模型做小；让模型通过滑动窗口等方式主动抛弃前文，只保留对最新输入的注意力机制；通过对上下文的降采样或者 RAG（检索增强的生成），只保留对部分输入的注意力机制等等

Baichuan2 百川开源

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

提示词 prompt

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

OpenAI Prompt 提示词

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