文章列表-AI魔法学院

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初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

· 付费支持——项目维护者十分熟悉代码库，可以对个性化收费。

初创商业模式

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

图2：PDF提取方法的具体流程，中间会有各种适配选择安装所需的库在我们开始使用PDF文本提取之前，应该安装必要的库。

大语言模型 python

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

3、训练数据库更大。

文生图

释放潜能：大模型与企业微信SCRM系统的完美结合

大模型可以根据客户的问题，从企业微信SCRM的数据库中检索相关的信息，或者生成合适的回答。

SCRM 大模型

如何看待大型语言模型的Prompt

LLM作为程序数据库你可以将大型语言模型视为类似于数据库：它存储信息，你可以通过提示来检索信息。

prompt 大语言模型

从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现

，比如问答系统、知识库管理、智能客服等依赖，需要丰富的结构化语料库本质上是从已有数据集中检索最匹配的数据，

智能客服

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

GloVe模型的原理是通过观察单词在语料库中的共现关系，学习得到单词之间的语义关系。

AIGC Embedding 嵌入技术

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

不少用户不知道如何有效地使用知识库产品、甚至连如何获取对应知识的文档都是卡点。

大模型产品

RAG与Long-Context之争—没必要争

RAG的本质是通过用户问题从数据库/知识库中找到相关片段内容，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

FastGPT FastGPT是由环界云计算公司推出的开源知识库问答系统。

智能体平台对比

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。

检索增强生成 Langchain

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

首先，你可以基于这个PDF来创建向量embedding，并在数据库中存储（当前已经有一些很不错的向量数据库了，如Pinecone）。

embedding

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

如果你不想使用此容器，则需要安装最新的 pytorch、cuda、nccl 和 NVIDIA APEX 版本和 nltk 库。

开源模型

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

因此，如果块大小太小或块中的信息不够密集，我们可能无法从向量数据库中提取所有必要的信息。

RAG 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

当我们使用LLM embedding内容时，这是一项必要的技术，可以帮助我们优化从向量数据库被召回的内容的准确性。

RAG 大模型

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