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大模型系列之-OpenAI的Assistants API,一个开箱即用的RAG
Assistants API 的内置工具支持了代码解释器、知识库检索以及函数调用,允许接入外部知识(文档)、使用更长的提示和集成各种工具。它能够帮助开发者分担繁重的工作,并构建高质量的 AI 应用。
天天使用Maven,你是否审视过它的约定优于配置
Maven之所以被广泛使用,我相信,和他的管理、中央化、高效协作属性是分不开的。就像上文我们写的:约定优于配置是 Maven 最核心的设计理念之一。
你还在为写好Prompt而头疼吗,带你走进DSPy-Program LLMs之初体验
DSPy一种program的全新的大模型应用方式,目前生成式人工智能社区对该框架非常感兴趣。DSPy 框架引入了一系列概念,将构建基于 LM 的应用程序从手动提示工程转向编程。
你的token是安全的吗?(如何防范伪造、篡改、窃取的问题)
随着技术的发展,Token的安全性已成为一个至关重要的议题,Token不仅被广泛用于用户身份验证,还承担着会话管理等关键任务。本文我们就来聊一聊防范伪造、篡改、窃取问题的解决方案。
听完稀土开发者大会2024,一个java程序员面对AI浪潮的思考
大模型发展到今天,你会发现不论是企业、个人、政府机构,不论是硬件厂商还是软件公司,不论是基建型还是应用型,都能找到参与的身影。
大模型之RAG-基于向量检索的理论与实战,对比关键字检索方案
前言 RAG系列的讲解,我们之前和大家分享了RAG的流程、文档切分、基于关键字检索的方案。 在关键字检索的认识与实战一文中,我们讲到了基于关键字检索的局限性:关键字检索可能会受到一些问题的影响,例如同
大模型之RAG-关键字检索的认识与实战(混合检索进阶储备)
关键字检索是通过匹配查询中的关键字与文档中的关键字来进行检索的。当用户输入一个查询时,系统会在文档集合中查找包含这些关键字的文档,并将它们返回给用户。
开启RAG进阶:混合检索(关键字&向量)+重排序(原理讲解与示例体验)
在RAG系统中,混合搜索最常见指向量检索和关键词检索的组合。在不同场景中,实际应用会有不同方式,从概念上讲:混合检索是结合了两种或者多种搜索算法提高搜索结果相关性的搜索技术。
大模型之RAG,LLM性能的提升,RAG与Fine-Tune我们该如何选择?
当开箱即用的预训练LLM没有按预期或希望执行时,如何提高LLM应用的性能的问题。最终我们会问自己:我们应该使用检索增强生成(RAG)还是模型微调来改善结果?
重新认识分布式架构下的session,spring实现方案的详解
理论上,只要我们能够用一种方案,实现把客户这一次次的无状态Http请求关联起来,都应该算作session的一种实现。
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2023-05-12