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大模型#xff0c;包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步#xff0c;扬帆起航。
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大模型包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步扬帆起航。
大模型应用向开发路径AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调基于实体抽取-SMC-语义向量的大模型能力评估通用算法附代码基于Langchain-chatchat的向量库构建及检索附代码一文教你成为合格的Prompt工程师最简明的大模型agent教程批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力langchin-chatchat部分开发笔记持续更新文心一言、讯飞星火、GPT、通义千问等线上API调用示例大模型RAG性能提升路径 文章目录 大模型相关目录RAG性能提升方案——探索1. 模型侧性能提升2.数据侧性能提升3.系统侧性能提升4.向量库检索效果提升 RAG性能提升方案——探索
1. 模型侧性能提升
对相同的检索结果和输入作为拼接测试模型能力 确定性能差距后更换模型、微调模型
2.数据侧性能提升
新增外部信息、提示、工具 需应用思维链CoT、agent
3.系统侧性能提升
设计反思多轮校验的问答机制优化问答能力
4.向量库检索效果提升
文档的切分如何更好的切分文档对长文档如何更好的处理进行内容提炼向量化方法如何更好的向量化数据相似度阈值的设定阈值设定低了可能获取的本地知识库的内容都是和问题不相关的根据默认Prompt的设定会一直得不到结果是否应用摘要、多维query等处理策略
