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利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

LangChain 知识库

Cursor设计主管分享AI写出高质量代码的12个超绝妙招

Cursor那理解能力，就跟开了挂似的，嘎嘎好用；再看看Trea，给我一顿乱改，我当时就无语得想抠出三室一厅。

MCP 代码

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

步骤2 - 将步骤1中的摘要翻译成西班牙语，并添加前缀“翻译：”。

OpenAI Prompt 提示词

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

我们将用通俗易懂的语言，揭开微积分神秘的面纱，让你感受到它的魅力和实用性。

数学微积分科学

用上这10条神指令（prompt)，让ChatGPT快速写出优质高分科研论文

七、提高可读性：1、审查并增强研究论文中文本的可读性，使用清晰、简洁的语言，同时保持学术性。

prompt ChatGPT 写作

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

Why：为什么需要模型量化随着深度学习（Deep Learning）的发现，其在计算机视觉（Computer Vision， CV）和自然语言处理（Natural Language Processing

大模型

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

2.3 注意力机制与Transformer 注意力机制最早在自然语言处理领域得到了广泛应用，尤其是在Transformer模型中发挥了关键作用。

MCI-GRU 股票大模型

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

我们将用通俗易懂的语言，揭开微积分神秘的面纱，让你感受到它的魅力和实用性。

极限导数微分积分

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

成对回复比较和单回复评估；并且可以 “一器多用”，既可以做对齐评估也可以做 “奖励函数”（Reward Model) 对模型性能进一步优化； · 同时，它也能够输出详细，结构化且易读的自然语言评论来支持其评估结果

Auto-J 大模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

训练策略 Kandinsky-3和Kandinsky 2.2一样应该都是使用LAION数据集进行训练，不过相比Kandinsky 2.2这里额外增加了和俄罗斯相关的图像，并采用多模态语言大模型给图片生成文本描述

Kandinsky-3 文生图开源模型

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

先总结文本，然后翻译成法语，最后总结指定内容并以JSON格式输出： &ensp

prompt 提示词

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

DeepFloyd I是一种新颖的开源文本到图像模型，具有高度的照片真实性和语言理解能力。

大模型文生图

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

请将下面的英文翻译成中文， P 要求语言生动活泼

Prompt 大模型

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

训练步数可以调小，我改为了100 --max_steps 3000 修改main.py 在代码的351行，代码注释掉了 trainer.save_model(),这是保存模型的语句

ChatGLM2-6B

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

这里建议使用相对有层次的 Markdown 语法来给模型“立一些规矩”，效果会相对好一些，这里假设模型是“机器之心”的记者，擅长挖掘内容和编写标题：你是人工智能领域专业平台媒体机器之心的首席记者，擅长根据用户提供的内容

Dify Moonshot API 工作流

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