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Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

这两个查询将用于提取相关文档，将这些文档组合在一起作为一个上下文，提供给LLM生成最终的答案。

检索增强生成 Langchain

7 个最近尝试过程中充满惊喜的Midjourney提示词

人物】表演【舞蹈】，水粉墨线素描融合野兽派风格，水滴艺术元素，人物着【衣服】，平衡【鞋】，背景【城市】背景，动漫影响力超强逼真的触感和类似电影场景的低饱和度，超高清16k分辨率，精致的做工，电影级的杰作。

midjourney 画图提示词

chatglm3基础模型多轮对话微调

微调效果作为没有经过人类意图对齐的模型，ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。

ChatGLM 微调

主流向量数据库一览

作为一个全托管的服务，它减轻了工程师以及运维人员的负担，使得客户可以聚焦于数据内在价值的抽取。

向量数据库

回归分析：探索变量之间的奥秘

无论在哪个领域，经济学、生物学、医学还是社会科学，回归分析都发挥着至关重要的作用，成为指引我们前进的明灯。

回归分析变量

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

首席技术官李四…… 关键信息：（MM团队，核心成员，张三，李四）方法2：可以用语义角色标注（Semantic Role Labeling）来分析句子的谓词论元结构，提取“谁对谁做了什么”的信息作为关键信息

开源模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

; 示例的来源 · 优质示例最准确的是你最想要的结果的内容直接作为参照示例

prompt 提示词

三个大模型（ChatGPT,文心一言,Baichuan-13B)，帮我生成中医《本草纲目》的训练数据

小结一下：这三个模型都能帮我们完成一些简单的文本预处理工作，可能要把问题描述清楚后，效果会更好二、生成最终的训练JSON数据体验下面，用处理好的文本生成类似对话的JSON格式吧，先看下它们的one-shot

大模型

Stable Diffusion

回来啦｜ Stable Diffusion 图片背景完美替换

github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg.git 安装成功后需要重启 webui 二出图我们可以先出一张图，方便后续的操作，

Stable Diffusion 文生图

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

Kandinsky 2.2和DALL-E 2一样采用两阶段生成方案：第一阶段采用一个prior模型基于文本生成图像的CLIP image embedding，第二阶段使用CLIP image embedding作为条件生成图像

Kandinsky-3 文生图开源模型

通往AGI之路，提示词入门

二、为什么要学习提示词虽然提示词很简单，但是如何写好提示词是一门技术，就像写作一样有很多技巧可言。

AGI 提示词

LLM微调经验&认知

但这并不意味着指令微调除了教模型”更好地说话“以外没有其他作用，事实上在这个阶段模型也能学到一定的知识。

LLM 大模型

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

对于需要对文件进行全面分析（例如摘要或翻译）的任务，请通过使用 open_url 函数打开相关文件并传入文档 ID 来开始工作。

prompt 提示词

Qwen7b微调保姆级教程

;-100> <assistant2> <-100> <assistant3> 在单轮对话模式下，我们仅将最后一轮机器人的回复作为要学习的标签

Qwen7b 大模型

通往AGI之路：什么是结构化提示词

这些关键词的作用基本上综合了 ICIO、BROKE 等常见提示词书写框架中的精华部分，因此结构化提示词的效果也相对会更高一些。

提示词结构化

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