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Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

response.message.content return answer.strip() 可以看到就是通过一个 prompt 就完成了原始文档到问答对的转换

Dify 大模型知识库

手把手教你认识学会LangChain

LangChain通过以下方式提供了加载、转换、存储和查询数据的构建模块：文档加载器：从许多不同的来源加载文档文档转换器：分割文档，删除多余的文档等文本嵌入模型：采取非结构化文本

langchain

详解 Diffusion (扩散) 模型

如果我们能逆转这个过程不是很好吗？

Diffusion 开源模型

AI落地里那些假的机会

需要围着品牌渠道打，不能围着技术转。

大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过逆转这个加噪过程来学习恢复数据。

sora

阿里出品自动化视频剪辑工具FunClip！

; 自动化语音识别：通过使用阿里巴巴通义实验室的FunASR Paraformer系列模型，FunClip能将视频中的语音内容转换为文本

FunClip 视频阿里

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

这个模型通过学习将单词转化为连续的向量表示，以便计算机更好地理解和处理文本。

AIGC Embedding 嵌入技术

ChatGPT提示工程5篇合集(五)：ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案

所以看起来还不错，但如果您看基础部分，刀锁定的部分看起来不如几年前的版本那么好，但我打算对其非常温柔（例如，我会先在搅拌机中捣碎像豆子、冰、米等非常硬的物品，然后将它们粉碎成我想要的份量，然后切换到打蛋器刀片制作更细腻的面粉

prompt 提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

模型载入节点将模型分成了模型，clip层，VAE，clip层会在关键词编码的时候使用，VAE会在图片编码解码（图片RGB空间与潜空间转换）时使用图片节点可以载入图片并转换到潜空间，或者创建新的潜空间空图片

文生图

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

一、混淆 PyObfuscate是一个用于混淆Python代码的库，它的主要作用是将Python代码进行转换，使其更难以阅读和理解。

Python 程序

保姆级教程：手把手教你创建GPTs角色应用

换言之，GPTs技术使得用户可以根据自己的需求，定制专属的ChatGPT版本。

GPTs 教程

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

简单来说，感知类场景就是“能听会看”，指的是有明确的规则，不需要理解复杂的逻辑即可完成任务的场景，比如OCR图片识别、语音转写、文本情绪判断等；而认知类场景要求的是“能思考、会创造”，需要在感知场景要素的基础上

大模型

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

AI通过深度学习的方式，将很多不同的图像都转换成了这样的抽象内容，并逐渐开始理解了这个“扩散”的过程，每学一张图，它就会通过一些方式提取图像里的信息特征，并和它的原图建立关联。

AI图片

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