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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）

这些课程和相关的Prompt模版，在一定程度上弥补了这块新鲜领域的空白，使得大家对于如何编写Prompt有了一定的认知。

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

排序模块有2种选择，第一种基于前沿的预训练模型 ERNIE，训练 Pair-wise 语义匹配模型；第二种是基于RocketQA模型训练的Cross Encoder模形。

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）

我们认为，规模 16 模型应该在高达 16k 上下文长度、甚至可能高达约 20-24k 上下文长度的现实任务中表现良好。

开源模型

RAG超参数调优食用指南

，是控制模型整体行为的变量。

rag 大模型

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

Outfit Anyone，阿里智能计算研究院最新发布的基于条件扩散模型的虚拟试穿技术。

Outfit Anyone 模拟

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

面壁智能此次发布了能跑在手机上的「最强端侧多模态大模型」MiniCPM-V 2.0，参数规模仅为 2.8B，但在与参数远超自己的竞品模型较量中实现越级胜出。

MiniCPM 大模型

字节，悄咪咪做了个 Liblib

三个月前，「LiblibAI 哩布哩布 AI」，一个 AI 模型社区型产品，在一年内完成了三轮共计数亿元的融资。

Lumi 大模型

世界上最流行（github排名高）的开源移动机器人的操作系统ROS开源了！！

另一个重大变化是内部 PC 也发生了变化，将基于 Atom 的 SBC（单板计算机）替换为基于 Intel i3 的 NUC。

ROS 机器人开源模型

AI能赚到钱了么？

多模态方向的大模型需要这个做支撑，没有大规模的类似机器人、智能音箱、AR眼镜等新智能品类产品的成功，就不太会有多模态大模型的成功。

大模型商业模式

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