文章列表-AI魔法学院

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大模型应用设计的10个思考

在使用LLM进行编码的过程中，关键的心态不应该是“试试看能做什么”，而应该思考如何从系统中获得最大的杠杆效应。

大模型应用

盘点字节跳动最新的AI应用

字节跳动在本次AI浪潮中推出了多个AI应用，分别有：1️⃣ 来自Flow的豆包（AI问答、写作助手，海外名称为Cici）、话炉（AI虚拟陪伴产品，海外名称为BageBel）、PicPic

字节 AI工具

金融行业的AIGC应用

GPT在金融领域展现出多样化的应用潜力。

金融大模型

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。

大模型 Agent

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

生成式AI虽然比美国落后一点，但文心一言、通义千问、讯飞星火等大模型的追赶，以及近期火爆的ChatGLM，都已经把国产大模型推到了可以商业化应用的地步，和ChatGPT的差距正在指数级缩小。

大模型应用写作

SD入门教程零：应用场景

Stable Diffusion自2022年开源发布以来，其应用场景已经迅速扩展到了多个领域，艺术家和设计师使用SD来生成创意图像，探索新的视觉风格，或者作为灵感来源。

Stable Diffusion 文生图入门教程

AI+大模型在金融行业的应用场景

图表1：金融行业AI应用核心场景（资料来源：公开资料）当前，AI+的智慧化应用在银行、保险和证券这三个金融子行业中的多个场景中得到体现：（1）银行业在AI

AI大模型金融

金融行业中 Fintech 的应用场景

Fintech 应用场景 Fintech 的应用场景，都有哪些公司，人才；发展的机会是怎样的；银行体系里面都有哪些业务线？

Fintech 金融

大语言模型应用中的文本分块策略

在构建与LLM相关的应用时，分块（chunking）是将大段文本分解为较小段的过程。

开源模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

，让模型习得将知识应用到具体场景中的能力。

大模型

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

应用程序的本质往小里说是代码组织，往大里说就是逻辑编排。

Query Pipeline 大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

在前面文章《应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性》里，我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature，支持通过声明式的方式定义

Agent QueryPipeline 大模型

Prompt全攻略(四):强力Prompt带来出色的AI应用

通过探索这些Prompt应用的奥秘,你将开启ChatGPT这一AI系统强大而丰富的应用潜力,将其打造成思维敏捷的创意助手、富有同理心的智囊团队、思路清晰的内容架构师,实现前所未有的工作效率与产出质量。

prompt

面向知识图谱的大模型应用

知识图谱的应用由来已久，如果企业已经投资了知识图谱系统，而且效果还不错，需要用LLM重新实现一遍么？

知识图谱大模型

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

Dify 是一个 AI 应用开发平台，提供了一套完整的工具和 API，用于构建、管理和部署 AI 应用。

Ollama Dify 大型语言模型

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