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大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。

大模型

OCRmyPDF—可智能识别PDF文本和图片信息的工具

•能够正确处理包含数千页的文件。

OCRmyPDF 工具

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

2、搭建本地知识库问答系统MarxKB的优势在部署好MarxKB后，你可以添加个人笔记，工作文档，甚至在线网页到知识库里面，然后通过建立索引加上大语言模型对这些知识库的理解实现对文档内容的实时搜索与问答

知识库MaxKB 开源

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

前半部分原理，后半部分代码。

RAG 大模型自动回复

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

据介绍，与目前市面上的主流视频生成算法不同，EMO的原理是用音频驱动图片的人像，使其做出与音频内容高度匹配的口型和表情。

EMO 阿里全民演唱

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

具体来说，JFT中一共有18291个类别，这能教模型的概念比ImageNet的1000类要多得多，但尽管已经有上万类了，其最后的分类器其实还是静态的、有限的，因为你最后还是得固定到18291个类别上进行分类

OpenAI 自然语言监督

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

该任务给定一个摘要，需要从众多段落中找出该摘要对应的出处，考验模型的语义匹配能力，显示了Ziya-Reader在这方面依然强大。

大模型 Ziya

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

; 比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴，效果有些提升但说实话好像不是很稳定。

大模型 LangChain RAG

论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

理想情况下，语言应该与《美国经济评论》中的语言相似。

论文提示词写作

AI撬开小县城的万元商机

我在前公司的工作，就是研究寻找AI的新应用场景，调研过程中，发现在一些小县城里，已经出现了不少AI相关的商业案例，这也让我学习到了一定的经验”，李浩说道。

AI 商机

Prompt小技巧（18）：万能Prompt

根据我的输入，你会创建三个部分： · 修订后的Prompt（你编写修订后的Prompt，应该清晰、精确、易于理解） · 建议（你提出建议，哪些细节应该包含在Prompt中，以使其更好

prompt 大模型

两个案例教你如何用BRTR原则优化Prompt

这里通过明确要求文案需要“突出产品的主要特点和优势，如超长续航、高刷新率屏幕和优秀的游戏性能”，以及“输出格式为一段不超过200字的文本”，为此我们设定了明确的输出标准，这样AI模型就能更准确地满足这些要求

BRTR Prompt 写作

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

但我会不由自主地想，是否能够自定义文字的效果，让 DALL-E 3 更懂我的心意呢？

DALL-E 3 提示词文生图

9个范例带你入门langchain

6，代码理解(Code Understanding): 分析代码，并从代码中获取逻辑，同时也支持QA。

大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。

大模型

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