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如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介
随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。
大语言模型
将任意文本转换为知识图谱
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深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞
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智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介
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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？
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stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握
里面就用这样的方法进行api访问，有兴趣可以看看, 目前正在开发，不保证稳定性 接下来就是扩展和代码部分了~ >代码讲解 首先我们需要在stable diffusion webui github 库中下载源码
文生图api
baichuan2 有什么好的 深挖论文中涉及的知识点
在整个报告中，旨在提供关于过程的透明度，包括不成功的实验，以促进开发 LLM 的集体知识。
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ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
但是这些模型学到的知识是滞后的（比如ChatGPT的知识是截止到2021年），并且这些知识是通用领域的。
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大模型
Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读
丰富的召回模式 用户可以自由选择所需的召回模式： N 选 1 召回：先根据用户输入的意图选择合适的知识库，然后从知识库检索所需的文档，适用于知识库彼此隔离，不需要互相联合查询的场景
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