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LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

做为大模型落地的两大方向之一，RAG 有个很大的坑等着我们，设想一下，需要定时更新一匹 PDF 文件到 RAG chatbot 里面去，总量不算多也不算少大约 15,000～的样子，开发环境里面根本没考虑过重新

大模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

在RAG应用中，用户的查询或者提问，会被用于向量存储查询，以获得最相似的信息片段。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

通往AGI之路：思维链提示过程

一、什么是思维链思维链这种技术旨在通过向大语言模型展示少量的样例，解释推理过程，让大语言模型学会在生成答案时展示推理过程，引导其得到更准确的答案。

思维链提示词

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM 归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索

RAG 大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 生成卡通证件照

PS：应粉丝要求明天专门出一期Stable Diffusion 模型、 VAE 模型、Lora模型、反向tag、插件、插件模型的存放目录位置介绍！！！

SD 证件照文生图

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。

大模型 Agent

元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

人类获取的信息83%来自视觉，图文多模态大模型能感知更丰富和精确的真实世界信息，构建更全面的认知智能，从而向AGI（通用人工智能）迈出更大步伐。

XVERSE-V 多模态大模型

什么是BERT？

它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。

embedding

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

Dense retrieval: 给定一个文本，获取语言模型最后一层上[CLS]位置的隐状态，经过标准化作为文本的稠密向量表征。

BGE M3-Embedding 多语音检索

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

一起探索AI如何引领企业走向更加智能和高效的未来。

生成式AI 榜单 AI应用

大模型检索增强生成RAG的优化

跨chunk的关联知识向量库无法获取那此题是否可解？

RAG 检索增强大模型

用上这10条神指令（prompt)，让ChatGPT快速写出优质高分科研论文

从寻找研究方向、总结论文要点，到制定研究问题、选择合适的研究方法，再到寻找数据源、起草大纲、提高文本可读性、解释审稿人反馈、撰写摘要以及推广论文，每一步都是为了提高研究论文的质量和影响力。

prompt ChatGPT 写作

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

顾名思义，除了根据正向和反向提示词之外，还需要基于一张图片生成图。

Stable Diffusion 图生图

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

，其主要功能是存储、索引和管理大规模的嵌入向量，这些向量由深度神经网络和其他机器学习模型生成。

开源模型

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

目的探索大型语言模型（LLMs）在心理健康研究中的能力，并提出首个针对心理健康领域特点量身定制的综合评估基准

大模型心理

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