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《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

知识节点的介绍生成有两种方式，一种是利用 LLM 的内部知识库，另外一种是外挂知识，利用 LLM 的总结能力。

提示词文生图 AIGC

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

本质上，这个项目就是一个LLM参与的基于技能的赌场游戏。

Freysa 智能体

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

它基本上就是通过一个巧妙的方法来让大型语言模型（LLM）生成更精准、更有用的回答。

OCR RAG 开源

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

AI Agent不仅让大家看到了大语言模型（LLM，Large language Model）落地的方向，让更多创业者进一步燃起了LLM创业的希望，也让广大企业看到了高效应用LLM的未来趋势。

大语言模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

前言微调是指调整大型语言模型（LLM）的参数以适应特定任务的过程。

微调大模型

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

OpenELM 采用了decoder-only的架构，并遵循最新的大语言模型（LLM）的设计，包括： 1.

OpenELM 大模型

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

ESRE 为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型 (LLM) 集成。

大模型 AI编程

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

作为实验室任务参与者的LLM 人工智能心理学家们正在深入探索LLM的心理学特质，他们的研究揭示了LLM与人类认知机制在多大程度上存在差异和相似性。

大语音模型

9个范例带你入门langchain

4，结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。

大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

2023 年初，LLM 的上下文窗口约为一篇长文的大小（约 4000 个 token）。

Anthropic 大语言模型

大模型检索增强生成RAG的优化

这种方法有一些缺点，比如无法获取长程关联知识[3]、信息密度低（尤其当LLM context window较小时不友好）。

RAG 检索增强大模型

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

1、LLM 技术原理2、LLM 产品 Landscape3、一个产品经理的 LLM 暴论4、LLM 学习方法/媒介素养关于我 &

工作

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

同时，这也是尝试最先进方法——LLM代理的机会。

Prompt 大模型

如何构建基于大模型的App

1.1 LLM 的基本能力到目前为止，大模型的主要能力如下：使用LLM进行语言理解和处理，而不是作为知识源 LLM是在互联网上的大量文本数据上进行预训练的，这些训练数据为大模型提供了知识。

构建大模型App

LangChain Agent原理介绍

run方法，无论什么这里我都返回100 （2）return_direct是默认值（False），表示执行完CalculatorTool，OpenAI会继续思考问题执行逻辑 1、先问一个问题 llm

langchain

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