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汀丶人工智能
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#每天一个知识点#
NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比
随着生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,简写为 AIGC)时代的到来,使用大规模预训练语言模型(LLM)来进行 text2sql 任务的 sql 生成也越来越常见。基于 LLM 的 text2SQL 方法通常分为两种:
基于 prompt 的 In context Learning(ICL)方法;
基于 text2sql 任务构建数据集并且微调开源的 LLM 以适配 text2sql 任务
基于 prompt 的方法相对来说成本较低,方法和效果都有相对成熟的结果;微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大,计算成本过高,没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目,这是一个基于 LLM 微调的 text2SQL 的训练推理框架和 benchmark,主要侧重于大规模微调 LLM 的方式。
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NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比
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#每天一个知识点#
FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]:轻松实现RAG-智能问答系统(含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入)
FastGPT是一个功能强大的平台,专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。它提供了一个简单易用的可视化界面,支持自动数据预处理和基于Flow模块的工作流编排。FastGPT支持创建RAG系统,提供自动化工作流程等功能,使得构建和使用RAG系统变得简单,无需编写复杂代码。
简单易用的可视化界面 :FastGPT 采用直观的可视化界面设计,为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤,可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。
工作流编排 :基于 Flow 模块的工作流编排,可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。
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FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]:轻松实现RAG-智能问答系统(含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入)
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#金石计划征文活动#
深度解读RAG技术发展历程:从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到模块化Modular RAG的全面升级
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上,RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库,所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法,让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
Advanced RAG提高检索质量,采用了检索前和检索后策略(pre-retrieval and post-retrieval strategies)。为了解决索引问题,Advanced RAG 通过使用滑动窗口方法、细粒度分段和元数据的合并来改进其索引技术。
Modular RAG 引入多个特定功能模块和替换现有模块, 总体上展示了更大的灵活性。其过程并不局限于顺序检索和生成,包了括迭代和自适应检索等方法。
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#每天一个知识点#
模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map):从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到Modular RAG全方位
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模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map):从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到Modular RAG全方位 - 掘金
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#每天一个知识点#
从海量信息中脱颖而出:Workflow智能分析解决方案,大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
该项目整合了编程、AI、产品设计、商业科技及个人成长等多领域的精华内容,源自顶尖技术企业和社群。借助先进语言模型技术,对精选文章进行高效摘要、专业评分及多语种翻译,实现了从初步评估到深入剖析,再到传播的全面自动化流程。通过引入Workflow平台,该项目显著提升了内容处理的速度与质量,为读者带来更加便捷、精准且多元化的阅读体验,满足了不同背景与需求的学习者及专业人士的信息渴求。
1.精准核心摘要,高效信息获取:采用前沿的大语言模型技术,精准提炼每篇文章的核心精髓,使读者即便在忙碌中也能迅速抓住关键信息,提升阅读效率与质量。
2.智能多维度评分,优质内容甄选:严格筛选文章来源,依托大语言模型的强大能力,从内容深度、写作质量、实用价值及关联性等多个维度进行综合评价,确保为读者推荐的都是经过精心挑选的优质内容。
3.无缝多语言翻译,全球知识共享:借助行业领先的翻译解决方案,旨在打破语言壁垒,让开发者都能轻松跨越语言障碍,自由访问并吸收世界各地宝贵的专业知识与见解,促进全球知识的无缝交流与共享。
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从海量信息中脱颖而出:Workflow智能分析解决方案,大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
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#每天一个知识点#
无缝融入,即刻智能:Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南,42K+星标见证专属智能方案
初次创建应用时,你可能需要先理解 Dify 上 4 种不同应用类型的,分别是聊天助手、文本生成应用、Agent 和工作流。
聊天助手:基于 LLM 构建对话式交互的助手
文本生成:构建面向文本生成类任务的助手,例如撰写故事、文本分类、翻译等
Agent:能够分解任务、推理思考、调用工具的对话式智能助手
工作流:基于流程编排的方式定义更加灵活的 LLM 工作流
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无缝融入,即刻智能:Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南,42K+星标见证专属智能方案
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#每日快讯#
Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手Dify打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台,用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference,您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理,并创建强大的 AI 应用。通过 Xorbits Inference,可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型
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#每天一个知识点#
LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发
以下是其主要特点和功能概述:
简化部署:Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
轻量级与可扩展:作为轻量级框架,Ollama 保持了较小的资源占用,同时具备良好的可扩展性,允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
API支持:提供了一个简洁的 API,使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例,降低了与模型交互的技术门槛。
预构建模型库:包含一系列预先训练好的大型语言模型,用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序,无需从头训练或自行寻找模型源
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LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发
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无缝融入,即刻智能[一]:Dify-LLM大模型平台,零编码集成嵌入第三方系统,42K+星标见证专属智能方案[含ollama部署]
Dify,一款引领未来的开源大语言模型(LLM)应用开发平台,革新性地融合了后端即服务(Backend as a Service,BaaS)与LLMOps的精髓,为开发者铺设了一条从创意原型到高效生产的快车道。其设计旨在打破技术壁垒,让非技术背景的用户也能轻松参与至AI应用的构思与数据运营之中,共同塑造智能未来。
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无缝融入,即刻智能[一]:Dify-LLM大模型平台,零编码集成嵌入第三方系统,42K+星标见证专属智能方案
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希望可以加定时发布功能
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