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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

大模型应用的10种架构模式

然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。

大模型架构

面向知识图谱的大模型应用

for Parallel Function Calling》(https://arxiv.org/abs/2312.04511), 颇受启发，或许可以通过LLM Compiler 实现已有知识图谱系统的大模型赋能

知识图谱大模型

大模型应用设计的10个思考

基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题，在自然语言处理领域，大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence 到 sequence 的模型。

大模型应用

大语言模型应用中的文本分块策略

根据经验，如果文本块在没有周围上下文的情况下对人类有意义，那么它对语言模型也有意义。

开源模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

本文详细整理了探索大模型相关技术，主要涉及AI集群、AI集群通信、大模型训练（参数高效微调）、大模型推理加速、大模型评估等内容，希望能够帮助大家快速了解大模型，尽早适应时代的变化。

大模型

AI+大模型在金融行业的应用场景

反欺诈：机器学习模型能够实时分析大量的交易数据，以识别与欺诈活动相关的模式和异常。

AI大模型金融

大模型在金融行业的应用场景

本文整理了国内外大模型在金融行业的应用场景，内容不够详实，仅供参考。

大模型金融应用

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。

langchain 大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

它通常使用一个检索系统，比如基于BERT的模型，来在大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关的文段。

rag 检索增强

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

为了实现大模型在金融行业的广泛应用，我们需要尽量降低大模型落地的难度，以实现规模化的产业应用。

大模型金融

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

我们现在一说到大模型，往往说的就是ChatGPT、Llama，或者国产的ChatGLM、文心一言等等。

大模型

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

LLM并不擅长搜索每个人都大肆宣传的所有这些技术的基础是大型语言模型（LLM）。

开源模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

如果说LLM模型是大脑，那ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。

大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

LangChain是一个强大、开源的框架，旨在帮助您开发由语言模型（特别是大型语言模型）提供支持的应用程序。

开源模型

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