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LangChain 的问题所在

由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交互的 Python 和 JavaScript 库。

大模型大语言模型

GGUF格式详解

在大模型领域，GGUF是一个非常常见的词语，也是非常常见的大模型预训练结果命名方式。

GGUF 大模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

“之前很多公司都在卷文本大模型，GPT-4V 的出现代表多模态大模型可落地，毫无疑问明年大家都会卷多模态 AI ，原因很简单，因为 OpenAI 说明这条路是能够走得通

大模型多模态

构建开源多模态RAG系统

这很有用，因为它使模型能够做出更好的预测，模仿人类学习的方式。

RAG 大模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

常规生成模式，提供一些任务examples，让LLM在最后生成prompt。

prompt 大模型

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3

ChatGLM3 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

要把大模型用得6，必须得研究一下prompt使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的prompt却无法获得理想的输出结果。

PromptAgent 大模型

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

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，你会发现我其实不是为了说大模型而说大模型（有点绕），我更多的是在写怎么解决企业应用中真正的难题。

RAG 大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

以下是提高Prompt效果的六大关键策略： 1.编写清晰的提示如果GPT输出的内容过长，可以要求模型进行简短的回复；如果输出过于简单，可以要求模型使用专业的写作水准输出内容。

ChatGPT 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

用户领域和文档领域之间的转换正是提示词工程所覆盖的领域——由于我们已经在 GitHub Copilot 项目上工作了两年多，所以在这个过程中发现了一些模式。

开源模型

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

语义索引模型的目标是：给定输入文本，模型可以从海量候选召回库中快速、准确地召回一批语义相关文本。

开源模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

用户将自己的个人头像上传后，可借助 Stable Diffusion 模型进行训练，并生成一款拥有不同风格的个人头像。

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

，这些向量由深度神经网络和其他机器学习模型生成。

开源模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

概述我们进行了各种各样的实验，试图延长模型的上下文长度。

开源模型

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