Base de connaissances sur l'IA

前言 在过去两年中，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术逐渐成为提升智能体的核心组成部分。通过结合检索与生成的双重能力，RAG能够引入外部知识，从而...

大模型微调全流程 建议在微调过程中严格按照以上流程执行，避免跳步，否则可能导致无效劳动。比如，如果没有充分构建数据集，最终发现微调模型效果不佳是数据集质量的问题，那么前期的努力将付诸东流，事倍功半...

📚 资料库结构 模型/目录 描述与内容 Axolotl 用于微调语言模型的框架 Gemma Google 最新的大语言模型实现 - finetune-gemma.ipynb - gemma-sft.p...

转化率优化的未来已经到来——它正由 AI 驱动。从个性化视频到可扩展的电子邮件外展，了解如何通过 AI CRO 最大化转化率。 如果 Kieran 和我在接下来的 6-12 个月内要投资我们的营销...

OlaChat AI数智助手万字长文深度解析，带你了解Text-to-SQL技术的前世今生。 论文：Next-Generation Database Interfaces: A Survey of L...

引言 GraphRAG（基于图结构的检索增强生成）是一种先进的检索与生成方法。它结合了图数据结构的优势和大语言模型（LLM）的能力，克服了传统 RAG 系统的一些限制。 https://githu...

简介 BM25 检索增强生成（BM25 RAG）是一种高级技术，将用于信息检索的 BM25（Best Matching 25）算法与大语言模型结合，用于文本生成。通过使用经过验证的概率检索模型，此方法...

长文本向量模型能够将十页长的文本编码为单个向量，听起来很强大，但真的实用吗？ 很多人觉得... 未必。 直接用行不行？该不该分块？怎么分才最高效？本文将带你深入探讨长文本向量模型的不同分块策略，分析利...

摘要 大型语言模型（LLMs），如OpenAI的GPT-4、Google的PaLM和Meta的LLaMA，通过实现类人文本生成和自然语言理解，极大地改变了人工智能（AI）。然而，它们对静态训练数据的依...

介绍 查询转换使用手册展示了在检索增强生成 (RAG) 查询引擎、智能体或其他流程中执行用户查询前进行转换和分解的多种技术。这些转换可以提高 AI 应用中响应的质量和相关性。 https://gith...

引言 RAPTOR（树结构化检索增强生成的递归摘要处理）是一种先进的检索增强生成（RAG）方法。它通过引入层级文档结构化和摘要技术，增强了传统的 RAG 流程。 https://github.com...

文章速读 文章全面而深入地探讨了 大语言模型 (LLM) 规模定律（缩放法则/Scaling Law）的前世今生，以及 AI 研究的未来方向。作者 Cameron R. Wolfe 以清晰的逻辑和丰富...

课程 一些坏消息：Claude 有时会“幻觉”，并做出不真实或不合理的陈述。 好消息是：有一些技巧可以帮助你减少幻觉的发生。 在下文中，我们将讨论其中的几种技巧，具体包括： 让 Claude 有机会回...

介绍 检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术，它将大型语言模型的优势与从知识库中检索相关信息的能力相结合。这种方法通过将生成的响应建立在特定的检索信息上来提高生成响应的质量和准确性。a 本笔记...

基于句子窗口的检索器 RAG 方法 引言 基于句子窗口的检索器 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法是 RAG 框架的高级实现，旨在增强 AI 生成回复的上下...

欢迎来到 AI 工程学院的 AI 代理部分！本模块探索 AI 代理的迷人世界，从基本模式到实际应用。学习如何创建、协调和部署智能代理，这些代理能够执行复杂任务并对其环境进行推理。 📚 仓库结构 类...

今年 AI 领域最大的突破之一应该是在编程领域，像 Cursor、v0 dev 这样的 AI 编程工具，不仅大幅降低了普通人编程的门槛，也让专业程序员的开发效率大幅提升。 但是我们听到的新闻都是不...

介绍 和许多其他人一样，在过去几天里，我的新闻推送充斥着关于中国制造的 DeepSeek-R1 大语言模型的新闻、赞扬、抱怨和猜测，该模型于上周发布。该模型本身正被拿来与 OpenAI、Meta 等公...

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）正在成为大语言模型（LLM）和向量数据库最受欢迎的应用之一。RAG 是通过从向量数据库（例如 Weaviate）检索...