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如何提高RAG 的效果

预设多个Prompt 模板这个笔者在前面的文章中也提到过，比如：检索的质量较高的情况下，可以使用完全根据参考信息来回答的Prompt模板，在检索不到内容或者检索的质量低的情况下，可以让模型根据自己的知识来回答

RAG 大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

RAG 大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优越，同时更易于并行化，且训练时间大大减少。

Transformer 大模型

Agent具体实现

，每个子模块都能清晰地定义输入、输出和功能，并能判断是否达成目标。

Agent 大模型

【爆肝整理】500+ AI 最佳提示词

有没有想过解锁AI使用中的prompt提示词工程的上帝模式？

提示词

使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词

7、澄清表达含义输入 “澄清表达意思”，可以找出并修正文章中含义模糊或易引起误解的部分，替换为更加清晰明确的表达方式。

写作大模型 ChatGPT

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

介绍之前我们介绍了 ChAT 模型的提示词框架，今天我继续为您介绍其他四个经典的提示词模版：ICIO、CRISPE、BROKE 和 RASCEF，并为您提供每个模版的使用案例与最佳应用场景

大模型提示词

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—

RAG 大语言模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

Long-Context的本质是将所有文本内容全部灌入到大模型中，用户问一个问题，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

图解 Transformer——功能概览

一、引言随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世，我们进入了自然语言处理（NLP）的一个新纪元。

Transformer 大模型图解

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

摘要随着大型语言模型（LLMs）展现出显著的智能，将其应用于自主代理规划模块的研究受到了广泛关注。

Agent 大语言模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

ChatGPT作为一款强大的AI工具，能在很多方面为我们提供帮助，但如何才能更好地驾驭它，使其为我们所用呢？

ChatGPT 大模型

简单提升RAG的10种方法

块大小很重要。

RAG 大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

产品化难题：将应用程序从原型扩展到生产有其自身的一系列挑战。

RAG 大模型

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

对于大模型prompt的设计，近期斯坦福吴恩达伙同OpenAl出了一套视频教程（B站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AT41187qt?

prompt 大模型

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