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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

llm, embed_model=embed_model) 步骤4：创建索引、检索器和查询引擎索引、检索器和查询引擎是基于用户数据或文档进行问答的三个基本组件：索引是一种数据结构

RAG 检索

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。

ChatGLM3 大模型

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

与 CNN 架构的特征不同，基于 Transformer 架构的特征能够更好的适应 Stable Diffusion 的结构。

FaceChain FACT 文生图

Agent具体实现

代理根据用户输入及当前状态选择一个动作，执行该动作并观察结果，然后继续下一个动作。

Agent 大模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

需要多次“炼丹”，结果还不能保证达到想要的效果。

embedding 大数据分类

Stable Diffusion

Stable Diffusion 快速创作角色三视图

结合 CharTurnerBeta Lora 模型增强效果。

SD 三视图文生图

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

对NEFTune的评估结果：改善了文本质量从表1中可以看出，在7B规模下，所有数据集都有所增加，平均增幅为15.1%。

NEFTune 大语言模型

AA大佬新作：ComfyUI整合包，打造极简解决方案

结语: AA发布的ComfyUI整合包为Stable Diffusion的新手用户提供了一个友好的入门平台。

comfyui 文生图工作流程

回归分析：探索变量之间的奥秘

最后，将分析结果转化为实际应用，为各个领域的学者和实践者提供有价值的洞见。

回归分析变量

GPT提示词必杀技：思维树法

把一个问题分解成多个子问题 § 每个子问题的解决思路给出几种方案 § 模型自己评估自己给出的子问题的解决思路（如果某个子问题的解决思路是错的，就会直接舍弃这个方案） § 结合前面的每个子问题的解决思路

GPT 提示词

Stable Diffusion

回来啦｜ Stable Diffusion 图片背景完美替换

结合图生图的上传重绘蒙版实现背景图的重绘 3.

Stable Diffusion 文生图

10秒换脸，一张图片够了！SD Roop插件教程

CodeFormer和GFPGAN算法差别不大，建议选择后者；放大算法差别不大，可选“无”或其它来观测生成效果；Upscalarscale很重要，区间为1-8，一般来说越大越接近要换的脸，但并非越大越好，需要根据生成结果来调整

AI换脸

3 分钟，把一篇 3000 字长文变成“脱口秀”——开源神器 Twocast 实战指南

结尾在这个信息爆炸的时代，“好内容”不是缺少，而是太难被看见。

Twocast 开源

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

然后，您将询问是否应继续执行建议的角色，或修改它们以获得最佳结果。

prompt

15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

请确保脚本结构合理，内容丰富，并考虑到观众的喜好和呈现效果。

写作 prompt 提示词

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