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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

如何用AI做LOGO？

在绘画领域，AI已经向画师们发起了挑战，更令人震惊的是，AI绘画甚至可以绘制出非常真实的照片，堪比专业摄影师。

Stable Diffusion 文生图

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

随着AI绘画技术的不断迭代，AI换脸也日臻完美。

换脸小红书

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

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

随着大型语言模型的发展，检索增强生成（Retrieve Augment Generation，简称RAG）已成为构建问答和会话AI系统的一种流行方法。

大语言模型 RAG检索增强

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

我们精心筛选分析了5000+ AI 全球产品(web)，覆盖了从访问量、时长、增长速度到营收等关键数据，我们将这些 AI 产品分门别类，涵盖了100个AI 细分领域。

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

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Prompt learning过程中context window限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用

大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

GFPGAN在实际环境下提供适用的人脸修复功能，它通过预训练的GAN模型来修复老照片中的人脸或改进AI生成图像的面部。

FaceFusion 文生图

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

可以说，数据的准备决定了大模型应用的成败。

大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

在以往大模型开发中，应用核心开发重点在于prompt engineering，这多见于一些RAG应用，也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt，再利用Prompt诱导大模型生成一个好的答案，而这一过程往往是单次的

LLM 范式迁移

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat的使用非常简单，你只需要在网页或手机上打开finchat.io，输入你想要查询的问题，就可以看到Finchat为你生成的回答。

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