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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

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

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

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

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

【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

【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。

大模型

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

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

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

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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