全面解读高级检索增强生成技术（RAG）：原理、流程与应用
https://docs.feishu.cn/v/wiki/APb6wdLL9iJZd5k9GEpceoTCnKI/a1作者：张长旺| 旺知识原文：https://mp.weixin.qq.com/s/KKDZmkyUzu1bP1M-9zds-A ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能（GenAI）在文本生成、 文本到图像生成等任务中表现 ...
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RAG提示工程系列（3）| 迈向工程化应用 - 通往AGI之路
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EEIewLgs1iHaDxklL0icuW0LnEc原文地址：3. 迈向工程化应用| AI落地解决方案和业务流设计logo.png 作者：蓝衣剑客，云中江树文章状态：持续更新中一、前言虽然目前网络上关于提示工程的相关资料已经 ...
大语言模型检索增强生成（RAG）综述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RnOEwBYzjiPXy9kZVbBcSz0Encg/a1然后，这些信息将被融入到LLM的提示中，为生成过程提供额外的上下文。 RAG ... 该过程从识别结构化数据中的实体开始，然后对生成器的输入数据中的这些实体应用掩 ...
《从零开始学多智能体应用开发》：组队学习的知识宝库 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FEWkwP7ldigFcEkul8Sc2eR0nWf/a8此处收集直播以及学习群交流的相关问题的解答，鼓励大家共创QA板块，并基于QA板块输出 ... multi-agent中多agent在开发过程中如何调试，优化，将内部处理流程可视化?
报告：GPT-4 通用人工智能的火花
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KUOaw7Kxoi6u3JkDtTjczY2CnLf?from=lark_search_qa&ccm_open_type=lark_search_qa- 数据可视化- 在下图中，我们要求GPT-4 和ChatGPT 从上表的LATEX 代码中提取数据 ... 不仅在转换器架构中难以实现此操作，而且数据集中计数示例的稀缺性只会加剧 ...
4万字教程-COZE/扣子与智能体入门 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZGoFwzb0ai28mdkKqLjcqE2hnbU使用大模型生成数据表结构，如下图（mysql案例的数据表结构）. 7.1.4.2 ... 将各个独立开发的模块集成到一个完整的工作流中，确保各模块能够正确地交互和传递数据。
普通人如何使用coze 打造个人专属智能体 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/BIImwitvkiRx36kHQYWcYfdCncc数据库功能提供了一个简单而高效的方式来管理和操作结构化数据，支持自然语言的数据插入和查询。 ... 最终，在输出阶段，工作流将处理结果呈现给用户，完成整个交互过程。 在工作 ...
免训练大模型知识编辑，提升效率新方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IyCyw08nLiDp2Ck4zGpcEwbQnig/a52024年11月9日 ... HIL-SERL系统架构由actor与learner过程及重放缓存组成，actor负责与环境交互，learner优化策略，重放缓存存储演示与策略数据。人类通过SpaceMouse干预 ...
5月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GI9KwAwZEi6d1PkRA3XcbbB4nfe文章讨论了AI大模型训练中的分布式通信技术，包括数据并行和模型并行，以及异步同步、流水并行和张量并行策略。介绍了NVLink和NVSwitch作为关键硬件技术，支持GPU间高速低延迟 ...
8月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QoU3wYW99iGlPzkBZZDcbJMonzp... 提示数据，实现模型推理过程的资源消耗优化。这项技术的核心在于减少输入数据 ... 演讲还涉及了TDengine 在实际应用中的案例分析，展示了其在物联网、工业互联网 ...