作者：叔***叔
音乐：@叔***叔创作的原声一叔***叔
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更新时间：2025年4月2日 19:59
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RAG本地知识库问答模型搭建➕法律检索 【RAG实践】基于LangChain和RAG搭建基于本地知识库的问答机器人 【项目目标】基于RAG（本地知识库）打造一个AI法律援助问答机器人 具体应用方法 如何通过AIGC开展法律检索 1、 国内法律检索 2.、国外法律检索 3、 裁判案例检索 如何通过AIGC完成文书起草 1、诉讼法律文书起草 2、非诉法律文书起草 3、常见合同文件起草 其他可通过AIGC解决的事务 1.、基本文书翻译 2.、PPT课件制作 3.、内容摘要总结#AI大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型训练 #RAG
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一文彻底搞懂大模型fine_tuning3种微调方法 在生成式AI和大语言大模型的广泛应用中，微调（Fine-tuning）作为模型适应特定任务的关键步骤，其重要性不言而喻。 ⭐ 上面图片详细介绍三种流行的微调方式，深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 ✅方式一：Prompt-tuning ✅ 方式二：Prefix-tuning ✅ 方式三：LoRA #AI大模型 #大模型微调 #大模型训练 #大模型应用 #大模型学习
3分钟掌握七种大模型微调方法 一、LoRA 二、适配器调整 三、QLoRA 四、提示调整 五、前缀调整 六、P-Tuning 七、P-Tuning v2 #AI大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型训练 #大模型算力
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什么是Agent?如何构建Agent？一文详解！ LLM下的agent一般指： Agent = LLM（大型语言模型）+ 记忆 + 规划技能 + 工具使用 ：任何东西都可以是agent，包括人 Agent一般包含三个核心模块：大脑（Brain）、感知（Perception）和行动。 Agent的应用结构可分为单一Agent（single-agent）、多Agent（multi-agent）以及人机协作（human-agent collaboration）三个部分。 具体交付物 交付物可以是完整的应用程序，例如结合了领域知识的数字化助手Agent；也可以是单独的或一系列API服务，这些服务被集成进现有的商业流程当中。 我也是Agent？各位都是Agent？ 长远来看，人的执行力不如机器，人的工具化价值逐步降低，那人的价值是什么？目前社会下，人好像求着给一个被剥削的机会？#AI大模型 #大语言模型 #Agent #大模型训练 #大模型应用
RAG从原理到应用，技术解析+实践拆解 RAG的4种基础范式： 基于查询的RAG：将用户查询与检索到的信息整合，直接输入到生成器的初始阶段 基于潜在表示的RAG：检索到的对象作为潜在表示整合到生成模型中，增强模型的理解和生成内容的质量 基于Logit的RAG：在解码过程中通过Logit整合检索信息 推测性RAG：使用检索代替纯生成，以节省资源并加快响应速度 RAG增强方法有五组方法来提升RAG系统的性能 输入增强 检索器增强 生成器增强 结果增强 整个流程的增强 大模型的局限性 幻觉问题 知识盲点 记忆力有限/长尾问题 时效性问题 数据安全问题 没有外部世界感知 无用户建模 RAG（检索增强生成）技术 传统的方式是问题通过解析后形成问题正文然后传导给大模型，大模型完成回答 RAG又称为“检索增强生成”。RAG流程，需要从整个流程来回溯一下： 1.首先用户提出问题，这个问题从始至终不会发生变化 2.然后我们需要理解用户的问题，知道用户提问的意图和方向 3.接下来就是我们需要根据用户的问题，去检索我们的知识库，找到与用户问题相关的信息，查找出与之相关的的文档或者文本内容 4.最后我们需要将这些文档或者文本内容进行整合，组成一个完整的提示词，提供给大语言模型用于生成 5.最后通过大语言模型生成相对精确的答案，返回给用户#AI大模型 #大模型微调 #大模型应用 #大模型训练 #RAG
多重角色自由转换的李洪涛老师 #这样的男神你们喜欢吗 #行走荷尔蒙 #实力派演员
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