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提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

具体方法： · 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令 · 对于需要很长会话的对话应用，总结或过滤之前的对话 · 分段总结长文档，并递归构建成完整摘要使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令

GPT prompt

简单提升RAG的10种方法

当这种情况发生时，LLM执行的生成步骤可能不是最佳的。

RAG 大模型

目前大语言模型的评测基准有哪些？

评分结果通过用户投票产生，系统每次会随机选择两个不同的大模型机器人和用户聊天，并让用户在匿名的情况下选择哪款大模型产品的表现更好一些。

人工智能评测大模型

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

ensp; RAG，Retrieval-Augmented Generation, 众所周知本次 llm 浪潮主打的就是一个 Generation，生成

大模型

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）

""三个反引号: ```三个破折号: ---尖括号: <>XML标签: <tag></tag> 输入Prompt提示，让ChatGPT将用三个反引号分隔的文本总结成一个句子

prompt 提示词

43个商业价值很高的prompt

Help me create a powerful brand story for my brand using the Hero's Journey framework." 15、生成标题提示

prompt

Comfyui一键更换人物背景！饭来了快张口！

; 书写提示词的区域，想要什么背景写进去就好， “ 图像背景处理这部分处理图像背景的区域，给背景加上蒙版，然后内补绘制从而生成新的背景

换背景绘画

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

场景生成 1.

Agent 2.0 大模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

一个典型的应用如下所示：上面的场景中使用分类场景，RAG 服务以及大模型调用的基础模块，组合生成一个大模型应用。

Dify 大模型知识库

十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词

翻译提示：“在动态头脑风暴会议中为[插入所需的输出，例如有关您产品的社交媒体帖子]产生 30 个大胆的新想法。”

prompt 提示词

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

工作流编排是目前最好的平衡模型能力以及生产需求的妥协办法。

RAG 自由编排 Workflow

ChatGPT提示工程 - 总结

具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果策略3：让模型检查是否满足条件策略4：少样本提示原则二：给予模型思考的时间策略1：明确说明完成任务所需的步骤

GPT

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

大模型

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

在这个阶段，首先从提示库中进行采样，并使用 LLM 生成多个响应。

HAI-Chat RLHF

ComfyUI-DDetailer脸部修复

如果是图生图就把latent输入改一下就行，如果只准备对已有的图片进行面部修复，去掉采样器直接图片进入就行（后面会有图片演示）注意：DD针对图片进行输入，也就是所有生成输出的图片都可以接入DD，

ComfyUI 脸部修复

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