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LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

node_parser.get_nodes_from_documents(docs)for idx, node in enumerate(base_nodes):node.id_ = f"node-{idx}" 步骤3：选择embedding

RAG 检索

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

（2）基于embedding的语义检索这类检索会先将文本映射到语义embedding空间，然后计算查询和文本之间的语义相似度。

大语言模型 RAG检索增强

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

处理这种重复的Embeddings可能是一项艰巨的任务，因为会出现数据中的重复条目或Embedding空间中由相同向量表示的类似单词等情况。

RAG 大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning(也就是我们常说的P-Tuning)，固定模型前馈层参数，仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微调大模型。

微调大模型

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

image-portrait-stylization 人像卡通化对输入的图像进行卡通化处理，实现风格变化 image-embedding

开源

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

无监督的嵌入映射（Unsupervised Embedding Mapping）：这是一种可以把不同语言的语音或文字的内部表示，映射到一个共同的空间的方法。

Translatotron 语音识别

【ComfyUI】爽玩必备,6大插件汇总推荐！

需要注意的是，如果想要引用负向embedding的话，要确保你的文件夹路径中没有中文，不然它给你翻译一下之后路径就不对了。

comfyui 文生图

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需要注意的是，如果想要引用负向embedding的话，要确保你的文件夹路径中没有中文，不然它给你翻译一下之后路径就不对了。

大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

在这个示例中，LangChain 成功地将诸如 Milvus、Xinference Embedding 和 Xinference LLM 等模块连接起来。

开源模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

而同样是分别编码查询和文档，ColBERT 拿模型生成的 Token Embedding 来做相似度计算，在后续阶段计算查询和文档 Token Embedding 之间的交互。

rag 大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

通过Embedding过程，这些技术能够将文本、图像、音视频等多种形式的数据转换成向量形式，并将其存储在向量数据库中。

向量数据库大模型 cpu

Stable Diffusion

一键复用！Stable Diffusion WebUI 神仙插件 LightFlow

三、使用注意事项使用 LightFlow 时，需要注意一下几点： ①要安装好 flow 文件内对应的资源，比如大模型、lora 模型、embedding 模型，controlnet

SD 流程

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

三阶：Embedding 特定数据集。

大模型套壳

9个范例带你入门langchain

question) print (output.strip()) Rachel is under 40 years old. 2，长文本问答对于更长的文本，可以文本进行分块，对分块的内容进行 embedding

大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

大概意思就是利用一个 embedding 模型，将所有的记忆文本都转化为一个向量。

大模型

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