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解读提示工程（Prompt Engineering）

模型微调会更改LLM的行为和响应，RAG通过上下文参考来补充用户的输入。

Prompt 提示词

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

为了缓解这种压力，业内出现了一些折中的方法，比如把模型做小；让模型通过滑动窗口等方式主动抛弃前文，只保留对最新输入的注意力机制；通过对上下文的降采样或者 RAG（检索增强的生成），只保留对部分输入的注意力机制等等

Baichuan2 百川开源

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

OpenAI Prompt 提示词

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

提示词 prompt

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

ensp; · 企业检索应用：企业应用中最常见的就是更高级的检索，我们可以一般叫它检索增强生成（RAG

大模型

金融行业的开源AI大模型

FinGPT的特色模块包括FinGPT-RAG，专门用于金融情感分析，通过外部知识检索优化信息深度和背景，以及FinGPT-FinNLP，提供金融领域LLM训练和微调的完整流程。

开源大模型

垂直领域大模型的思考

需要注意的是一般垂直领域大模型不会直接让模型生成答案，而是跟先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation , RAG

垂直领域大模型

LangChain 的问题所在

来源：Joseph Haaga LangChain 显然是 RAG 的首选工具，所以我认为现在是学习它的绝佳时机。

大模型大语言模型

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

关于本文中埋的一些未展开的伏笔，其实有很多有趣的玩法，比如可以将 WordPress 变成一个低成本的、简单的 RAG 知识库、带有版本管理的 CMS、搭配模型使用的带版本管理的图床。

Dify Moonshot API 工作流

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

自我改进的AI智能体：有多种方法可以改进LLM响应-少量提示、微调、RAG、RLHF-但这些改进通常需要手动实施组件。

AI Agent 人工智能

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

从实践角度来看，目前比较好的方法是 RAG（外挂知识库）来引入外部知识，改善幻觉问题。

大模型详解

谈Agent构建平台的设计

· 网站托管、备案等支持 · 常用且研发成本较高的能力（这方面不限于前端和后端能力），例如PDF解析、常用的RAG方案、常用的微调方案、常见的策略架构等等单独解释一下最后一条，

Agent 构建

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

以我个人观察，像ChatGPT这样支持多轮对话+RAG的生成式对话应用，和智能客服系统本身的形态本就很像，非常适合用于赋能智能客服，让其让更加接近人类的语言理解和思维能力，从而实现更精准、更智能、个性化的客户交互

ai 客服

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