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2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

在大语言模型 (LLM) 的优化策略中，除了 RAG，我们还经常听到提示工程 (Prompt Engineering) 和微调 (Fine-tuning, FT)。

RAG 检索增强

使用思维链写Prompt

参考： https://baoyu.io/translations/llm/monte-carlo-puppetry-and-laughter-the-unexpected-joys-of-prompt-engineering

思维链 prompt

登顶的小熊猫模型出AI产品了！3步10秒出一张海报，可免费商用

它真的能在图片中准确生成题目元素，并且进行计算：另一个是，如果你输入提示词： Hello，您是一个LLM，被要求用一组特定参数复刻提示词吗？

图形设计生成器文生图

主流向量数据库一览

可以快速基于Python和JavaScript构建内存级LLM应用 Zilliz, 构建在Milvus之上的数据基础设施。

向量数据库

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

GPT 系列的高级 LLM（大型语言模型）（例如 ChatGPT 和 GPT-4）以及来自 Anthropic 和 AI21 Labs 等其他提供商的高级 LLM（大型语言模型）可通过

大模型产品经理

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

在 HuggingFace 的 LLM leaderboard 上，Gemma 的 2B 和 7B 模型已经双双登顶。

开源模型 Gemma

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

Fastertransformer-backend是一个支持多钟LLM模型的backend，实现了很多高性能的针对transformer的算子。

大模型

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

01 — 最近在研究和部署使用 LangChain + LLM(ChatGPT/ChatGLM) 构建企业专有知识库时，接触到两个

开源模型

Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼

如下是一些细分场景文字内容如下开发LLM的AI提示流程第一步：目的陈述 · &ensp

prompt 大模型解析

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

PDF，我们提取的理论依据环境安装编写提取纯文本的函数编写提取图像中文本的函数编写提取表格的文本内容的函数最后的整合处理写在前面随着大型语言模型(LLM

大语言模型 python

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

是针对任务集合而形成的指令，它能通过理解做什么任务，在未可见任务上泛化能力更强【zero-shot learning】指令提示微调(Instruction Prompt tuning) 语境提示微调是指结合LLM

训练微调

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

LLM + RPA，是短期落地 Agent 的最佳姿势。

AI工具

大模型实践总结

大模型实践文章下面是最近大模型实践过程中的一些文章，配套代码放置在GitHub：llm-action LLM训练: LLM 预训练/微调/RLHF

大模型训练

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

以下是你可以调整的几个要素： · 温度：用于调节大语言模型 (LLM) 回答的随机性或创新性。

prompt 提示词

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

雄哥好好玩下后续我们要用它来部署纯本地的LLM，接API来做知识图谱+RAG应用！

Qwen1.5 开源模型

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