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基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

背景 ChatGPT火了后，各种大语言模型（LLM）模型相继被发布，完全开源的有ChatGLM、BLOOM、LLaMA等。

langchain

如何使用ChatGPT写出优质文章

风格和语调一致性：确保整篇文章保持一致的风格和语调，尤其是在进行了多轮修订之后。

ChatGPT 写作

会议纪要类提示词大全-最全会议纪要prompt

5、讨论内容: 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对决策部分进行修改 1、会议补充信息: 补充信息 2、修改要求:比如把决策部分加上时间要求请将下面的会议总结，以非正式的语言

prompt 提示词

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

首先判断这里的 Action 是不是 Finish，如果不是我们就可以利用大模型把 Action 后面的自然语言转换为外部工具能识别的 API 接口，这个转换过程就是大模型的 function calling

LLM Agent 图解

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

这应该是国内第一个大厂开源的大语言模型吧。

通义千问

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

Langchain的架构，我们可以看到（图2）：图2: Langchain + Vectorstore + LLMs 首先，在第2步，Langchain的全自动文件切片（Chunk）无法保证语义的准确性

大模型

Yi技术报告细节分享

过滤规则包含：（1）根据特殊URL、域名、黑名单词表以及乱码文本进行过滤；（2）根据文本长度、特殊字符比例、短、连续或不完整的行比例；（3）根据重复词语、N-Gram片段、段落的占比；（4）识别和匿名话个人可识别信息

Yi模型大模型

中文开源OCR框架对比及介绍

后期处理：根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。

OCR

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

关键特性 ✨ · 笔记连接：通过语义相似性，自动在“相关笔记

Reor 开源工具知识管理

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

这里推荐一个开源的文档内容高效检索 AI 工具：Semantra，与传统的文本匹配方式不同，它能够直接使用语义查询，提升检索效率。

大模型开源模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

训练数据上看，Llama 3的训练数据规模达到了15T tokens，全部来自于公开信息，其中5%为非英文数据，涵盖30多种语言。

meta llama3

5 种策略控制 ChatGPT 的输出长度

# 使用修饰语最简单的方法就是添加修饰语。

写作大模型聊天 ChatGPT

掌握Prompt的6心法

心法三：防御性Prompt内容所谓防御性指示,是指在Prompt中加入一些条件检查的语句,让人工智能模型先检查一下输入是否满足某些指定的前置条件,如果不满足就拒绝执行后续操作。

prompt 写作

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

ensp;之前，我的文章处理步骤是这样的： 1.一篇篇快速浏览，筛选信息 2.集合筛选过的信息，详细突击阅读其中内容 3.整理摘抄读过后认为重要的观点、论证、金句、笔记 4.不断重复…… 有了大语言模型

Ollama AnythingLLM 阅读

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