HuangJiaRun AI 研究院

本文将详细介绍 Meta 的 Llama 3.1 405B 模型、其工作机制以及这个模型的应用场景，在文章的后半部分，文章还会介绍 Llama 3.1 系列的其他模型以及对比大小模型的优势和劣势。

从零开始构建一个应用可以让我们快速理解应用的各个部分，这个方法其实非常适用于 RAG。本文将带你从零开始来构建一个 RAG 系统。

从手动编写提示语，到直接对 LLM 进行编程，这个方案就是 DSPy，这是一个开源的 Python 框架，它可以让我们使用模块化和声明式编程来构建 AI 应用，而不是依赖于一次又一次向 AI 提问。

本文将介绍 GraphRAG 的结构和功能，以及 GraphRAG 相对于传统 RAG 的优势。同时，本文还将探索 GraphRAG 在各个行业和研究领域的潜在应用以及讨论开发和实施GraphRAG。

RAG 是一个旨在提高 LLM 性能的框架。短短三年内，RAG 在企业领域的 LLM 应用中取得了显著的增长。本文将对 RAG 技术进行进一步的探索，同时会介绍几种更进阶的 RAG 技术。

本文将介绍一个详细全面的提示语管理框架，包括详细和简化的生命周期，以有效管理 AI 提示语库。适用于企业和个人用户。

在本文中，我将继续为你介绍剩下的 8 种提示模式，希望在阅读完本文之后，能够让你对这 16 种提示模式有一个全面的认知。

我将为你介绍 6 种提示模式类型，以及 16 种提示模式，让你的提示语编写技能更上一层楼！我将拆分为两篇文章为你介绍这 16 种提示模式，本文将会先介绍前 8 种提示模式。

本文全面探讨了有关于 AI Agents 的一切，包括其相关概念、优势、工作机制、类型以及现实案例等，希望能够帮助读者对 AI Agents 形成清晰的认知。

本文详细介绍了 CO-STAR 框架的背景、要素及其实际应用，帮助你从模糊提示到高度针对性的转变，证明提示工程不仅是技术，更是一门艺术。快来尝试一下，解锁 LLM 的真正潜力！

本文深入探讨了微调和提示工程在优化 LLM 中的应用，结合最新研究成果，比较了两种方法在不同任务中的表现。无论是技术人员还是 AI 应用用户，都能从中获取有价值的见解，提升模型的输出质量。

零样本与少样本提示这两种技术利用 LLM 的强大预训练知识，通过最小化的示例输入，实现对复杂任务的快速适应和高效处理。本文将深入探讨这两种技术的使用方式、区别、使用场景以及局限性。

本文对另外两种新的生成式 AI 交互模式进行了介绍。在这两种模式中，我们主要是将 AI 作为合作者的角色来进行协同工作，提升回答质量和任务完成的效率。

本文提出了两种新的生成式 AI 交互模式。在这两种模式中，AI 主导对话，通过提问来了解用户的需求和意图，并最终提供解决方案或完成任务。

如果你对于写 Prompt 有点无从下手，那么，本文将为你带来 9 个快速编写 Prompt 的框架，你可以根据自己的需求，选择任意一个框架。

LLM 的限制是它们的知识库冻结在最后一次训练的时间点，并不能学习和记住新的信息，除非经过重新训练。而 RAG 技术将有助于解决这个问题文将针对 RAG 相关概念、工作原理以及其应用进行全面探讨。

本文将带你探索 5 款非常好用且免费的 AI 工具，让你在写作的道路上飞速前进，看看它们是如何能够帮助你在写作上做到事半功倍。

链式思维提示是一种 Prompt Engineering 技术，通过模仿人类推理来增强语言模型的逻辑能力。这种方法提高了模型的透明度和可解释性，尤其在算术、常识和符号推理任务中表现出色。

本文深入探讨了 Prompt 在 AI 写作中的重要作用，并详细介绍了如何通过 Prompt 设计来控制文章节奏和流畅性，帮助你创作出更加引人入胜的文章。

本文深入浅出地解析了AI大模型中重要的概念，例如参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度，并结合实际案例和数据，帮助你理解这些概念的含义以及它们对 AI 大模型性能的影响。