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LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

ensp; RAG，Retrieval-Augmented Generation, 众所周知本次 llm 浪潮主打的就是一个 Generation，生成

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

比如数字人虚拟主播、某公司的智能客服等都需要围绕具体的业务来进行问答。

langchain

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

baize：在100k条ChatGPT产生的数据上，对LLaMA通过LoRA微调得到的模型。

大模型微调训练

AI出题，做不完，根本做不完

因为有个小朋友正在学习加减法，所以本文的大部分例子都是用来生成加减法练习题。

大模型提示词试题

AI写作：如何写出逻辑清晰，结构完整的文章？一个提示词帮你搞定！

Situation（情境）：描述背景或用一个具体的情景来引出主题 Challenge（挑战）：指出在这种情境下面临的问题或挑战 Question（问题）：提出一个具体的问题 Answer

AI写作提示词

金融行业中 Fintech 的应用场景

咱们BI的前几节课中，主要是使用员工离职预测这个项目来展开讲了一下做BI的预测全家桶以及集成学习的内容，算是窥入了BI的门径。

Fintech 金融

Qwen7b微调保姆级教程

我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。

Qwen7b 大模型

Stability AI开年首个大模型：专写代码，支持18种编程语言，上下文100K，苹果笔记本离线就能跑

名为Stable Code 3B，参数27亿，专为写代码而生。

Stability AI 大模型

大模型微调方法总结

由于前人的工作发现预训练的语言模型具有较低的“内部维度（intrinsic dimension）”，在任务适配过程中，即使随机投影到较小的子空间，仍然可以有效地学习。

开源模型

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

一般来说，分块过程忽略了文本的内容，这就产生了问题。

RAG 大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

这一点可以通俗地理解，因为当前的预训练模型（包含语言与对话模型）本质上是数据驱动出来的，那么，对话数据训练的预训练模型，自然比从自由文本上训练出来的模型在对话领域更具表现力。

大模型

还在手写Prompt？这几大网站让你秒找大模型提示词！

那么有没有一种更省时省力的方式？

prompt 提示词

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

在使用 ChatGPT 时，发现输入 prompt 后，是使用流式的效果返回的数据，起初以为使用了双工协议做的持久化连接，查看其网络请求，发现这个接口的通信方式并非传统的 http 接口或者 WebSockets

GPT

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

MemGPT 允许你使用长期记忆和自定义工具构建 LLM Agent 最近有个新项目MemGPT，这个东西真的挺有意思，它可以让大型语言模型，比如让GPT-4这样的llm处理比原生更长的上下文窗口

MemGPT 大语言模型

Prompt及AI提问实践

顾名思义，模型本身的参数量越大，对Prompt的适应能力就越强。

Prompt 大模型提问

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