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大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot体现了模型的迁移能力,我猜大部分同学都是在zero shot场景上使用向量化模型的，比如从网上下载个向量化模型权重，直接在自己的业务场景上用。

大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

由于 GPT 使用的 Transformer 模型的自身特性，导致模型只能从固定长度的上下文中生成文本。

GPT

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

如果可以，它将能统一整个应用的构建模式，对于开发者来讲，会带来一致的开发体验。

Agent QueryPipeline 大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

RAG超参数调优食用指南

学习率就是一个很好的例子。

rag 大模型

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

SnowNLP：SnowNLP是一个基于概率算法的中文自然语言处理工具包，其中包含了中文分词功能。

Python 分词库

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

Pre-training（预训练）：Pre-training是指在大规模文本数据上进行无监督的预训练，使模型学习到语言的潜在模式和结构。

大模型

AI写作：如何用AI一键提炼文章要点，10倍提效（含提示词）

首先，如何更好的总结一篇文章，才能更好的吸收所读的内容呢？

AI写作提示词

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从MoveNet的技术博客分享中，我感受到Google在这方面的工程能力确实值得我们学习，它在两种范式之间取得了优秀的平衡，既避免了单独训练一个det模型，又尽量保留了单人姿态估计的精度优势。

MoveNet-SinglePose Google 模型

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

微积分，这个听起来可能既神秘又高深的数学分支，实际上与我们的日常生活息息相关。

极限导数微分积分

图解 transformer——逐层介绍

三、矩阵维度（Matrix Dimensions）深度学习模型一次处理一批训练样本。

Transformer 大模型图解

大模型微调数据选择和构造技巧

大的方向上大家都能把握，大概无非是要注意数据的多样性，要注意数据的质量，那在实践中有哪些技巧呢？

大模型微调

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

在性能方面，旗舰模型Qwen3 - 235B - A22B在代码、数学、通用能力等基准测试中，和DeepSeek - R1、o1、o3 - mini、Grok - 3和Gemini - 2.5 - Pro

阿里 Qwen3 大模型

LangChain Agent原理介绍

raise NotImplementedError("暂时不支持异步") 以上代码提供了两个基于langchain的BaseTool工具： 1、SearchTool逻辑是实现搜索功能

langchain

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

在这里，矩阵W就是通过机器学习，得出的用来将X序列，转换成Y序列的权重参数组成的矩阵。

大模型微调

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