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17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

unique characteristics in human's message: 15 - Scale depth of analysis based on: 16 * Query

prompt 大模型

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

限定场景是用户通过输入检索词 Query，快速在海量数据中查找相似文档。

开源模型

LangChain 的问题所在

- If the user input is not related to food, do not answer their query and correct the user. """

大模型大语言模型

大模型微调方法总结

参数 Ψ 在每一层中包含 Key、Value 和 Query（上图右侧架构所示）。

开源模型

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2') # create the vector embedding for the query

大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

Timescale vector vector store中，并在存储向量和元数据的表上启用了自动基于时间的分区，我们可以使用基于时间的过滤器查询我们的vector store，如下所示: # Query

大模型 PostgreSQL

手把手教你认识学会LangChain

PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke) prompt = PromptTemplate( template="Answer the user query

langchain

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

用户 Query 调用一次 GPT-4 的 token 开销为 1k tokens （比较准确，实际上会比这个还多一些， OpenAI 的 system prompt 就已经大几百个

Sora 推理算力

预训练对话大模型深度解读

旨在解决开放域对话系统中信息量缺乏和事实不准确的问题，规模22B 两阶段训练：常规对话数据训练首先生成query

当ChatGLM3能用搜索引擎时

www.google.com/') 14 # print(driver.title) 15 html = driver.page_source 16 17 def google_results(query

大模型应用大模型 ChatGLM

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

[技巧4] 选择多查询注意力（Multi-Query attention），而非多头注意力。

大模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

解决查询匹配的问题，在Search: Query Matching via Lexical, Graph, and Embedding Methods[10] 一文中介绍了三种基本方式：

知识库

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

} 查看所有数据（前10条足够用）： GET my_index/_search { "query": { &ensp

ElasticSearch 智能搜索

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering 应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query

RAG 自由编排 Workflow

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

这样一来，每次RAG时会拿到多级的语义，既有宏观认识也有最匹配用户Query的内容，或许能改善RAG效果。

LLM Agents

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