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英文字典中文字典相关资料:


  • 大模型基础：基本概念、Prompt、RAG、Agent及多模态 . . .
    RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。
  • 一文看懂大模型热门核心概念：LLM、Prompt、AI Agent . . .
    用户提问后，根据用户的问题到 外部数据库 中检索得到 上下文 （context），得到的上下文与用户的问题整合后，作为 Prompt 提示词送入大模型，供大模型搜索答案。
  • 【RAG实战】Prompting vs. RAG vs. Finetuning: 如何选择 . . .
    本文探讨了构建基于大型语言模型（LLM）应用时的优化方法，包括提示工程、微调、RAG及混合方法。 决策时需考虑外部知识需求和适应性需求，以选择最适合的方法提升模型实用性。
  • AI 全栈工程体系中，Prompt Engineering、AI Agent 和 RAG . . .
    RAG (Retrieval Augmented Generation)是一种解决 LLM 知识局限性和幻觉问题 的关键技术。 它通过 动态地从外部知识库（如向量数据库、文档等）中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而增强模型的生成能力，使其回答更准确、基于事实且具有时效性。 一个典型的 RAG 工作流程包括准备外部知识源（如索引和向量化）、根据用户查询进行检索，然后将检索到的信息与查询结合（增强）后输入给 LLM 生成回答。 RAG 为 LLM 提供了 超越其训练数据之外的外部知识，这对于处理需要最新信息或特定领域知识的任务至关重要。 协同工作：Agentic RAG 作为核心模式这三者的协同工作在 Agentic RAG模式中得到了突出体现。
  • 超实用解析：大模型中的RAG、Prompt和微调的区别及应用 . . .
    Prompt Engineering，即 提示词工程，是一种在人工智能领域广泛应用的技术，特别在大语言模型（LLM）中。 它通过设计明确而具体的指令来指导模型生成特定的输出。 这种方法使得用户能够利用自然语言与模型进行交互，从而简化了人机沟通的复杂度，并提高了生成内容的准确性和相关性。 可控性强，Prompt技术提供了强大的可控性，通过精心设计的提示词，用户可以更准确地描述任务要求，从而获得期望的输出。 成本低，Prompt技术还具有成本低廉的优势，因为它不需要额外的数据集或计算资源，只需在现有模型的基础上进行操作。 在应用场景方面，Prompt技术被广泛应用于 营销文案生成 、智能问答系统和等领域。
  • 一文彻底搞懂大模型 - Prompt Engineering、Function Calling . . .
    Prompt Engineering，即提示工程，是指 设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt） 的过程。 这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。
  • 提示工程 vs 微调 vs RAG - MyScale
    RAG是一种独特的方法，将传统语言模型的能力与外部知识库的精确性相结合。 这种方法有几个突出的优点，使其在特定情境下特别有优势，相比仅仅使用提示工程或微调。
  • 大语言模型的Prompt工程、RAG和微调区别及应用示例
    本文通过生活中的考试比喻，阐述了Prompt工程（考试大纲）、RAG（开卷考试）和模型微调（针对性辅导）在大语言模型开发中的角色。 它们共同提升模型在特定任务中的表现和适应性，如编程辅助中的代码生成和问题解答。
  • RAG策略下的Prompt提示工程深度解析
    RAG策略下的Prompt提示工程为我们提供了一种新的思路和方法来优化自然语言处理任务。 通过结合检索和生成技术，RAG策略能够充分利用外部知识库来提供更新、更准确的回答。
  • 提示工程、RAG 和微调，如何让 LLM 应用性能登峰造极
    LLM（大语言模型）的通用性很高，用大模型搞个演示用的 demo 应用很容易，但是遇到在生产环境中部署使用时，需要不断迭代和改进 LLM 应用的性能，许多问题就暴露出来了，包括：





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