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如何构建基于大模型的App

每个子任务可以根据应用程序进一步分解为较小的任务/目标。

构建大模型App

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

其他一些近似最近邻搜索算法需要提供整个向量数据集。

向量数据库

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

有人可能会问，那完全可以把切割粒度大一点，比如每10个段落一分。

开源模型

谈Agent构建平台的设计

做产品很多时候可以只专注做好自己的部分，扬长避短，做一个更好的竞品也是一种不错的思路。

Agent 构建

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

在以往大模型开发中，应用核心开发重点在于prompt engineering，这多见于一些RAG应用，也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt，再利用Prompt诱导大模型生成一个好的答案，而这一过程往往是单次的

LLM 范式迁移

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。

Decoder-Decoder YOCO 架构

提示词学习地址推荐

提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

提示词 prompt

AI提示词工具，再也不用担心怎么想提示词！

最近，有些小伙伴问本狗，提示词有没有一些工具提供思路，每次都自己想提示词总是达不到效果。

AI提示词

再见了ComfyUI，WebUI也有了工作流

开源有两大优势，一是免费，二是适合折腾。

ComfyUI WebUI 文生图

如何免费打造自己的数字人主播：StableDiffusion插件SadTalker打造本地数字人主播

Stable Diffusion是一个能够根据文本描述生成高质量图片的深度学习模型，它使用了一种叫做潜在扩散模型的生成网络架构，可以在普通的GPU上运行，还可以加载各种出图模型以及动画模型。

数字人

QWen1.5: 卓越模型之路

引言在QWen升级之路一文中，我们深入探究了千问模型的优化过程，新版千问1.5模型较原先又取得的提升，本文将继续分析新版千问1.5模型取得不俗表现的原因。

Qwen1.5 开源模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

单个智能体只能“饰演”一个角色，多个智能体能“饰演”很多个不同的角色，他们还处于相互竞争相互学习的关系，往大了说可以是一个复杂系统。

Coze 多智能体

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

前言: 在人工智能领域，chatGPT显然已经一枝独秀。

prompt 提示词

Python入门与语法速查

输入输出通常是一条语句一行，如果语句很长，我们可以使用反斜杠(\)来实现多行语句。

python 编程

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

选定一个底模，一个采样，就可以开始工作了。

stablediffusion prompt 提示词

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