文章列表-AI魔法学院

文章列表

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

代理（Agents）：某些应用程序不仅需要预定的LLM或其他工具的调用链，而且可能需要依赖于用户输入的未知链。

开源模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

用编程的说法就是API名称和对应的入参。

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

在本文中，我们将探讨它是否以及如何帮助提高RAG应用程序的效率和准确性。

RAG 大模型

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

在实现大语言模型的定制化应用中，的确有几种常用的方式：Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）和Pre-training（预训练）。

大模型

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

3.某用户被放高利贷者蒙骗，但是又缺少对方的录音信息，导致在诉讼时候非常无助，想通过克隆对方声音来实现录音取证。

声音克隆数字人

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

01PsyEval基准的研究背景随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型在各个领域的应用日益广泛。

大模型心理

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

当前，随着大模型应用落地需求不断增加，越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式，而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样，能够很好地指导开发者正确高效地开发应用。

LLM

当ChatGLM3能用搜索引擎时

但是由于网络环境以及各类AI工具的的兴起，各类收费工具也层出不穷，这是作为一个底层用户很难承担起的，所以，只能把目光投向一些开源的项目，然后搭建一些简单的工具来完成相应的功能。

大模型应用大模型 ChatGLM

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、DeepL、Notion和Tome这五款生产力应用目前正在迎合消费者、专业用户和企业用户的需求。

生成式AI 榜单 AI应用

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

如果你正在构建LLM应用，你可能已经知道RAG很容易起步，但很难达到生产可用。

大语言模型 RAG检索增强

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

实际上，该模型的上下文窗口长度是有限的，因此使用的剧集应该足够短，以方便构建多剧集历史数据。

Agent

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

背景介绍接触过大模型应用开发的研发同学应该都或多或少地听过 Dify 这个大模型应用基础服务，这个项目自从 2023 年上线以来，截止目前（2024-6）已经获得了 35k 多的 star，是目前大模型应用基础服务中最热门的项目之一

Dify 大模型知识库

AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强

如果您是普通AI产品使用者：您将发现哪些产品受大众欢迎，以及哪些隐藏的“黑马”值得您一试。

大模型大模型应用行业分析

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

关于一键安装包对于那些开发并维护一键安装包的贡献者，我们应当表示最深的敬意。

ComfyUI 故障应对

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

1.1.2、实际应用的需求与此同时，实际应用对知识检索提出了新的需求。

知识库 RAG检索增强

<1 2 345 6 7 8 9 10 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1