文章列表-AI魔法学院

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如何提高RAG 的效果

同理，检索到的信息中如果存在冲突，或者冗余的内容时会极大的影响LM 的生成效果。

RAG 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

论文中介绍了一个应用大语言模型实现模仿可致信人类行为的生成式智能体。

大模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

然而，由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵，因此数据集需要进一步清洗和改进，例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4

大模型

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat的使用非常简单，你只需要在网页或手机上打开finchat.io，输入你想要查询的问题，就可以看到Finchat为你生成的回答。

用户 finchat

ComfyUI学习笔记：插件安装

ComfyUI是节点式编程的环境思路，安装后的默认启动示例，是一套生成图像所需的基础节点组合：上图包含加载模型、设置关键词、设置图像大小、选择采样器、VAE解码、保存图片。

comfyui 插件绘画

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

本期推荐开源项目目录： 1.

下载

腾讯 IMA： AI 智能教学新助手

一、精准信息检索腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能，其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美图片，更在于它深度整合了微信公众号文章生态，能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息

腾讯 IMA 智能教学

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

保姆级教程：Coze 打工你躺平

o o Step2：发布到飞书，基本成型 o &ensp

Coze 教程

WeChaty：强大的微信个人号机器人SDK

本文将介绍 WeChaty 及其 Python 接口，探讨如何通过 WeChaty 在 Python 环境中构建智能微信机器人。

微信接口

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

Generation，生成，而 Retrieval-augmented 就是指除了 llm 本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力，这其中就包括了外部向量数据库、外部知识图谱

大模型

Prompt及AI提问实践

语料准备好了，我们看看一个经典的客服对话场景（用大模型生成的模拟数据）：用户：我上周在你家买了个手机，但今天发现它有点问题，我能退或者换吗？

Prompt 大模型提问

Baichuan-13B 保姆级微调范例

本范例微调的模型是Baichuan-13B-Chat，我们使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，对一段外卖评论区分是好评还是差评。

开源模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

该公司将涵盖从项目理解、生成相关文档、进行代码的定制修改，直至将该项目成功部署到服务器的整个流程，这将帮助我对项目的理解深度，并最大化项目从概念到实际应用的转化成功率。

Coze 多智能体

LLM微调经验&认知

延申下来，可以理解Llama（原生）是一个会听不会讲中文的人，用中文语料做指令微调，实际上更多是教他“说中文”。

LLM 大模型

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