这篇文章我准备用最简单和最容易理解的方式来说明AI大模型用的已给关键观点，即知识层是大模型深入企业应用关键的一个环节。

在企业数字化转型的进程中，API 管理工具成为提升开发效率、保障系统质量的关键因素。Apipost 和 Apifox 作为市场上颇受关注的两款工具，在功能特性、...

在当今竞争激烈的数字化商业环境中，高效的 API 管理工具已成为企业提升研发效能、保障 API 质量以及促进团队协作的核心竞争力。Apipost 和 Apifo...

💡 技术前沿： 神经符号AI代表了人工智能发展的新阶段，它将深度学习的模式识别能力与符号推理的逻辑分析能力有机结合，创造出更加智能、可解释且可靠的AI系统。这...

在当前的技术浪潮中，Microsoft 针对企业级应用开发领域提出了一项新的见解，打破了关于AI、机器学习（ML）与Java之间的固有神话。作为Java或.NE...

随着人工智能技术的快速发展，我们正步入一个全新的多模态AI时代。传统的单一模态AI系统，无论是专注于文本处理的大语言模型，还是专门处理图像的计算机视觉系统，都存...

利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而...

用于聊天模型（接收信息，输出信息）或 LLM（接收字符串，输出字符串）。这主要影响所使用的提示策略。

NLP中，Prompt 通常由一个问题或任务描述组成，如“给我写一篇有关RAG的文章”，这句话就是Prompt。

从用户输入Query到最终输出答案的各个步骤。整个流程包括Query预处理、检索召回、排序等关键环节，每个环节都有不同的技术和方法来提升检索效果。

Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。

第三方工具去对文件解析拆分，将文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML...

大模型在一定程度上去改变了我们生活生工作的思考的方式，然后也越来越多的个人还有企业在思考如何将大模型去应用到更加实际的呃生产生活中去，希望大语言模型能够呃有一些...

当对话持续进行且对话内容很多时，可用ConversationSummaryBufferMemory来存储对话摘要。

通过循环输入文档并迭代更新答案来构建响应，一次只传递给LLM一个文档，适合LLM上下文大小不能容纳的小文档。

使用了 langchain_openai 库中的 OpenAIEmbeddings 类，将文本转换为向量表示：

来看两种不同类型的模型--LLM 和聊天模型。然后，它将介绍如何使用提示模板来格式化这些模型的输入，以及如何使用输出解析器来处理输出。

MMR既能确保选出样本与输入高度相关，又能保证选出的样本之间有足够多样性，关注如何在相关性和多样性之间找到一个平衡。

超越chatGPT:学习使用prompts模板来调教LLM的输入输出，打造自己版本的"贾维斯"