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之争—没必要争
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在我们更详细地讨论微调之前,另一种利用纯基于上下文学习的方法(
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改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG架构下的LLM应用效果
如前文LLM应用架构之检索增强(RAG)的缘起与架构介绍,RAG架构很好的解决了当前大模型Prompt learning过程中
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Prompt工程入门
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基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法
我称之为「渐进式阅读」 渐进式阅读法 模型选择 首先先选择大模型,我选择的是 Kimi Chat 而对比国内的一众大模型厂商,Kimichat 的长文本能力(
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百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了
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extremely delicate,intricate details,vivid illumination,enchanting elegance,atmospheric depth,1girl,
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一文汇总市面上所有prompts提示词框架!
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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
下边两张图展示了输入中包含20个文档片段的情况下,分别把query放到
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AI领域的agent是什么意思?
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