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基于SQL库的RAG实现
本文介绍如何使用LangChain构建基于SQL数据库的大模型应用。
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ReAct提示工程详解
ReAct是一种新颖的提示工程方法,使大型语言模型(例如 ChatGPT)能够在模拟环境中智能地推理和行动。
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GPT-4提示工程
本指南旨在揭开提示过程的神秘面纱,提供战略见解和实际示例,以充分利用这些模型的潜力。
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ReAct提示框架
ReAct 在语言和决策任务方面的表现可以优于多种最先进的基线。 ReAct 还可以提高LLM的人类可解释性和可信度。
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RAG Fusion简明教程
RAG 和 RAG Fusion都围绕着使用矢量搜索和生成式 AI 来彻底改变搜索和信息检索,以提供基于真实数据的直接答案。
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为什么RAG是件大事
LLM的未来是边缘计算、无处不在的部署和深度个性化。 这就需要 LLM 技术的民主化,而它离不开 ReAct 范式。
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大模型经济学
ChatGPT席卷了人工智能世界,各行业开始研究大型语言模型以及如何将其纳入其业务中,让我们深入了解各种大模型的经济学。
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大模型创业的3条军规
上周,一家初创公司未能围绕LLM和 RAG 开展业务,尽管他们曾获得了一份 B2B 大合同。
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对话式搜索简明教程
本文介绍为什么需要对话式搜索、它是如何工作的以及这种搜索模式存在哪些限制。
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