文章列表-AI魔法学院

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Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力，其中一种方法称为查询扩展。

检索增强生成 Langchain

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

\extensions\sd-webui-controlnet\models在这个路径下检查下模型是否在models文件夹下

Canny SD

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

答疑小助手我首先用爬虫爬了下数据，方便我进行一些数据格式修正（如果你有现成的资料，就不用爬，直接拖进Kimi就行），格式如下直接拖进去，开始提问，这里有个技巧，因为是固定资料检索

KimiChat 写作

RAG从入门到精通-RAG简介

前言 RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。

rag 大模型

RAT = CoT + RAG

Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。

RAT 协同思维链检索增强生成

当ChatGLM3能用搜索引擎时

随着AIGC的发展，传统的网络搜索模式也在接受这前所未有的挑战，首当其冲的就是各大搜索引擎，比如bing在自家浏览器中搭载了chatgpt，能够根据搜索的内容进行整合，并生成逻辑清晰，而且相对准确的信息

大模型应用大模型 ChatGLM

ChatGLM3在线搜索功能升级

在前面的图文当ChatGLM3能用搜索引擎时中，我们让ChatGLM3在搜索引擎上进行的简单的搜索，但是仅仅只能搜索一些简单的内容，比如，时间。

ChatGLM3 搜索

回归分析：探索变量之间的奥秘

一、开启探索之旅回归分析，这把探索世间万物背后逻辑的钥匙，能够解锁变量之间的关系。

回归分析变量

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

大模型既是内容的生成器也是信息的过滤器，而搜索只是信息的过滤器，那发展下去搜索引擎这个自互联网发生以来就存在的产品会受到什么影响？

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]

Elasticsearch 特别适用于进行高相关性的搜索检索。

大模型 AI编程

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

然后，围绕于 DSL 来进行检索，获得相应的答案，最后交由 LLM 来进行总结。

prompt

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

搜索必须合并索引中所有段的top向量命中。

向量数据库

RAG模型的主要痛点和解决方案

痛点1：低质量的检索背景：RAG模型严重依赖检索到的上下文文档的质量。

rag 大模型

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

其中，检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种针对知识密集型 NLP 任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息

Prompt 大语言模型 RAG

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

代理模式不仅可以拓展大模型的功能（比如给大模型加上网页搜索，加入知识库等），还可以规避大模型的弱点（比如需求是一段代码，但是大模型回复的内容不单单包含代码，还有一些解释语句）。

多代理模式大模型

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