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对于大模型RAG技术的一些思考

最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套： · 对文档进行切片 · 将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中 ·

RAG 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

ensp; 在画廊中为选定的图像添加[✨]按钮以运行高分辨率修复 · 分离资产库；

SD 画图

必看！阿里通义千问完整技术报告

我们随机选择了每种语言的100万个文档语料库来测试和比较不同模型的编码压缩率（以支持100种语言的XLM-R（Conneau等人，2019年）作为基准值1，未在图中显示）。

大型语言模型报告

20款AI工具助力在家副业

首款针对所有旅行的人工智能语音导游 14 Bolty 让人工智能对你的着陆页面进行点评 15 Vimcal 与Calendy集成的免费时间查找人工智能 16 ggmI 用于机器学习的库和框架

工作

RPA机器人实现网页自动翻页功能

RPA通常可以执行以下类型的任务： 1.数据输入和处理：包括从电子表格、数据库等数据源中提取数据，进行处理和转换，再输入到其他系统中。

RPA 自动

用上这10条神指令（prompt)，让ChatGPT快速写出优质高分科研论文

五、寻找数据源：1、识别和编译与研究主题相关的可信数据源，包括学术期刊、政府数据库、行业报告等。

prompt ChatGPT 写作

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

文章原创度检测过程，简单来说包括两大步骤：步骤1: 从互联网或文章库中定位相似内容: 1.文章被细分为小句或段落，使之更便于逐个对照。

Prompt ChatGPT

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

BLOOM是一个仅解码器的Transformer语言模型，它是在ROOTS语料库上进行训练的，该语料库包含46种自然语言和13种编程语言。

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

ensp; 优化内容提取的方法：从源头解决内容提取的有效性，包括文本内容、表格内容（保留制表符）和图片内容（OCR识别）等，可以参看我之前的文章《完全指南——使用python

RAG 检索增强

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

成本高、召回偏低：扩展上下文窗口+引入向量数据库能以非常低的成本提高模型对新知识的接入能力，但是扩展上下文窗口容量有限（128k最多容纳23万汉字，相当于658kb文档），成本比较高，性能下降明显

RAG 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

科学研究：用户可以要求智能体搜索资料文献并在数据库中做好管理，自动解读文献生成摘要，甚至是做实验，然后根据研究目标生成研究成果。

大模型

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

不过好的地方是目前百度曦灵库里面的公用数字人数量较多，制作水平很统一。

数字人数字分身

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

nbsp; 做RAG经常考虑的三个问题，召回什么、什么时候召回、如何利用召回的信息 RAG的发展总览数据索引怎么优化结构化语料库

RAG 大模型检索

字节推出开源绘画大模型SDXL-Lightning，秒级出图

这个存储库包含了一步、两步、四步和八步提炼模型的检查点。

sdxl 字节绘画

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

你可以直接使用diffusers库来使用： from diffusers import DiffusionPipeline import torch pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained

文生图 Playground

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