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RAG的技术困境:为何单纯依赖向量嵌入不可靠?
本文系原作者观点,Baihai IDP 仅编译转载。 作者 | Michael Wood 编译 | 岳扬 在 RAG 系统中,其核心任务是找出那些与查询内容相似度最高的存储信息。然而,向量相似度搜索并
想微调特定领域的 DeepSeek,数据集究竟要怎么搞?
我想要微调特定领域的模型?去哪获取这个领域公开的数据集? 手动整理数据集太累了,有没有什么快速标注数据集的方法? 数据集可以用 AI 生成吗?怎么把领域的文献转成可供模型微调的数据集?
【AI】DeepSeek + Dify 本地部署私有化知识库
公司开发产品,由于产品特性不能对外开源,其使用文档也不开源,为了更好地进行技术支持,所以需要本地部署私有化知识库。另外 DeepSeek 由于外部攻击和使用人员较多,经常【服务器繁忙,请稍后再试】。
利用大模型构造数据集,并微调大模型
一、前言 目前大模型的微调方法有很多,而且大多可以在消费级显卡上进行,每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。 但是在微调时我们时常面对一个问题,就是数据集问题。网络上有许多开源数据集,但是很多时
Langchain.js | Retriever👈| RAG的首字母🤔🤔🤔?
前言 书接上文 , 将 RAG 的基本流程原理使用图解的形式 , 具象化理解 , 我学到 , RAG 有两个阶段 索引阶段 查询阶段 索引阶段就是数据向量化 并且储存到向量数据库的过程 而查询阶段 ,
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解密!企业级智能客服高效运营的秘密武器 | 大模型流程设计与Prompt模版
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LLM工具调用破局:Few-shot Prompting
构建少量样本提示的方法多种多样,但目前还没有统一的最佳实践。我们进行了一些实验,以探究不同技巧对模型和任务性能的影响,这些实验结果表明,通过少量样本提示,我们可以显著提高模型的准确度,特别是在处理复杂
老AI开源项目案例:去除指定位置、形态的水印
一个妹子是做Java的,她尝试过用Java代码去除图片上的水印,但是效果并不好。行业的直觉告诉她,可能AI人工智能更适合去除水印。
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本项目实现了换头发颜色和口红颜色的功能,为纯前端实现,所有用户上传的图片均在用户本地进行处理,无需担心安全问题