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  • 从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南三：RAG工程的超级优化
    从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南。本篇提供传统RAG系统在工程层面上的优化，解决RAG系统回复图片、视频等信息、知识库检索错误、中文二义性问题等。
    前端 Vue.js JavaScript
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  • 如何评估检索增强生成(RAG)系统：RAGAS框架与基于LlamaIndex的实现代码
    本文首先介绍 RAGAS文章中提出的 RAG 评估指标（这是一个用于评估 RAG 流程的开源框架），然后再以 LlamaIndex 为例，实现整个评估过程。
    人工智能 LLM
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  • 探索LangChain-Chatchat 0.3：一体化Agent与强大RAG模型的全面入门指南
    介绍 LangChain-Chatchat 支持RAG和Agent 0.3版本跟大模型解耦,支持Xinference,可以非常方便的切换各个模型 Xorbits Inference (Xinferen
    架构 人工智能 开源
  • LLM+本地知识库？简单又没那么简单
    最近在研究如何将大语言模型结合本地知识库进行问答，虽然网上已经有很多教程，但大部分都是基于LangChain进行文本分割，然后调用模型向量化的API。这种方式的确很简单，但有这么几个前提： 大模型不使
    人工智能
  • 干货教程【AI篇】| 开源AI数字人工具SadTalker环境搭建和使用教程
    本文介绍了一种方便好用的AI数字人生成方法，打包好了整个软件包并配备了完整的使用教程。简单易上手！大家快来尝试生成自己的AI数字人吧！
    AIGC
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  • 👾打开 RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大隐藏问题
    前一段时间，各个大模型在争斗：谁能携带更长、更大的上下文 Prompt，比如 Kimi 说 200 万字，阿里通义千问又说自己能达 1000 万字；大家都知道 Prompt 很重要，但是 RAG
    人工智能 LLM AIGC
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  • 一脚踹开 RAG 大门，深入它所面临的挑战
    最近一直在看大模型 RAG 技术相关，前面写过一篇文章，可以看到 RAG 技术还有很多痛点，本篇再深入一步，思考一些解决方法~ 闲话少说，直接开冲
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