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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

具体而言，将用于检索的文本块与用于合成的文本块解耦可能是有利的。

RAG 检索

StableDiffusion使用Roop插件一键换脸教程

四、安装insightface过程中的问题安装过程中遇到了很多问题，比如找不到python.h文件、找不到cython等等，具体解决方法可以到公众号：（AI绘梦绘影）查看。

AI换脸

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

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大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

这些新矩阵可以通过训练适应新数据，同时保持整体变化的数量较少。

大模型

Docker介绍及常用命令大全

可以通过<仓库名>:<标签>的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。

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Embedding开源模型重磅玩家：北京智源人工智能研究院最新Embedding模型发布！登顶MTEB，免费商用授权！

关于Embedding的具体介绍和其重要性参考：AI大模型领域的热门技术——Embedding入门介绍以及为什么Embedding在大语言模型中很重要：https://www.datalearner.com

开源模型

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

Canny的作用：能够很好地识别出图像内各对象的边缘轮廓，将人物边缘或物体的边缘提取出来，虽然提取后的图像是看似是线稿图，但其实与线稿完全不一样。

Canny SD

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

总体思路有点像ReAct[3]系列的进阶版本，其在搜索侧和答案修正侧都做了更多的一些工作来优化实际效果。

RAG 大模型

开源免费离线语音识别神器whisper如何安装

具体操作步骤如下：使用“everything”搜索git.exe,找到它位于我电脑上的路径是“C:\Program Files\Git\bin”，如下图。

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RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

具体来说，单向量模型是吃进一个句子，吐出一个向量，然后再基于这些向量做相似度比较。

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Python入门与语法速查

= ['I', 'love', 'Python'] for i in range(len(list1)): print(list1[i]) #break语句：跳出 for 和 while 的循环体

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本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

配置不好的人，或者想快速体验的，也可以去魔搭上面使用官方提供的网页版Demo。

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大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

从整体上来看，可以发现包含文档片段越多（上下文越长），模型性能越差。

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使用思维链写Prompt

根据直译和问题进行意译 https://weibo.com/1727858283/Ny6XYfTk9 通过指出问题，可以将问题具体化，由于提供了更多上下文，翻译效果得到了更好的结果。

思维链 prompt

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

install pinecone-client -q 在初始化之前，我们需要在Pinecone控制台创建一个Index索引，Dimensions的值为我们前面计算的嵌入维度大小，这里为1536，具体需要根据你的实际计算结果来配置

知识库 langchain

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