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为什么在 RAG 中,文档解析为 JSON 优于 Markdown?
本文将分享作者和团队在实践中对 RAG 场景的深入探索和体会,阐述为什么将文档解析为 JSON 格式相比 Markdown 更加适合。
本地部署 Ollama+graphRAG 询问万人敬仰的韩天尊相关经历
最近微软新推出来的技术 graphRAG 相当火爆,我通过学习网上的资料总结出来在本地部署 Ollama+graphRAG 的教程,并且用《凡人修仙传》进行测试。
为什么都放弃了LangChain?
或许从诞生那天起,LangChain 就注定是一个口碑两极分化的产品。 看好 LangChain 的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点,不看好 LangChain 的人,认为它注定失败 —— 在
十分钟学会微调大语言模型
完整的大语言模型训练成本比较高昂,不是我们业余玩家能搞的,如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力,可以进行微调训练。
放弃RAG,这才是知识库助手的终极玩法
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Redis为什么快?这么回答至少20K起
大家好,我是 V 哥。 Redis 在面试中一定是重灾区,一个很简单的提问:Redis为什么快?不同的人回答各有不同,如果你面试的是一个高级开发岗位,那一定要深入透彻,结合自己的经验和业务场景,把面试
15K star!超越RAG,让大模型拥有个性化记忆
通过RAG来增强LLM已经是目前很多的首选,但是最近有一个新的开源项目让大家看到了更好的选择的可能。今天我们分享一个开源项目,它号称是RAG的下一代技术,让大模型可以拥有个性化的记忆,它就是:mem0
写了 1000 条 Prompt 之后,我总结出了这 9 个框架【建议收藏】
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。
通过 HuggingFace 调用 Llama3
在上一篇文章中,我们通过 Meta 官网下载了 Llama 模型,但由于官方提供的 Demo 需要显卡支持,且修改后仍未成功运行,最终选择通过 Hugging Face 下载模型。这篇文章将详细
1024,我从腾讯裸辞了
回顾我在腾讯的五年,是从一个职场小白/技术菜鸟,晋升成为一个全栈工程师的关键五年。经历过几个重要的项目,在技术视野/技术广度和深度方面都有了很大的提升。
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