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/a1RAG是2023年最流行的基于LLM的系统架构。 有许多产品几乎完全基于RAG构建-从将网络搜索引擎与LLM相结合的问答服务到数百个与数据交互的应用程序。
飞搜侠
热门搜索
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... 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多如牛毛，然而RAG ... 流程图来可视化每一个环节和决策点。
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 ...
组队学习多智能体应用开发，AgentScope框架是否容易上手？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FEWkwP7ldigFcEkul8Sc2eR0nWf/ab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 ...
5月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GI9KwAwZEi6d1PkRA3XcbbB4nfe文章首先概述了LLM 预训练的背景，包括数据集、数据清洗、数据索引格式等，并指出了预训练过程中的关键技术要点，如模型分布式策略的选择、显存管理、以及如何处理GPU 故障等 ...
《OpenAI新功能展示：GPTs与Assistants API的潜力》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DyF5w3btkirb4Nk7iWWcuK6Nn0c/a8与此同时，作者利用主流的开源框架重复同样的过程，帮助读者看出手动实现和主流 ... 一图胜千言中添加一图《人类与大语言模型的对齐鸿沟》，来自清华大学KE 的 ...
能解决开源LLMs文本到SQL的问题吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DmiSwB7HJiz6z4ks2QycvE9mn4c/an资讯OpenAI颠覆世界：GPT-4o完全免费，实时语音视频交互震撼全场，直接进入科幻时代https://mp.weixin.qq.com/s/PfWnlhXh3n3VDfZaMI-ifQ 当各家科技公司还在追赶大模型多 ...
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按照预先设计好的流程框架，开始搭建并实现各个模块的调用和衔接。 模块集成：. 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。
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的冗 ... 数据中心和高性能计算环境中的存储架构。CXL 技术继续是热点话题，XConn ...