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A-Guide-to-Retrieval-Augmented-LLM

探讨检索增强大语言模型的核心要素、工作原理及实践应用的文章

本文深入探讨检索增强大语言模型(Retrieval Augmented LLM)的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源,该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果,提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。

ai-engineer-workshop - 构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南
AI工程GithubLLMRAG开源项目生产应用评估优化
本项目提供了一个实践指南,聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操,开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据,开发聊天机器人等AI应用。
Prompt Engineering Guide - 探索大型语言模型与提示工程的综合指南
AI工具AI开发AI技术Prompt Engineering Guide大语言模型提示工程提示指令模型开发热门
提示工程指南提供深入了解及应用大型语言模型的全面资源,从基础概念到高级实操,涵盖研究进展、模型风险和创新应用,助力研究员和开发者精进技能与知识。
LLMAgentPapers - 大型语言模型代理领域的重要研究文献合集
GithubLLM Agents PapersPrompt4ReasoningPapers大语言模型开源项目智能代理知识编辑
LLMAgentPapers集中展示了有关大型语言模型代理的核心研究和重要论文,内容涵盖互动处理、个性化代理以及记忆机制等重要议题。本资源库对学术研究者和技术开发者皆有价值,助力深刻了解并实际应用语言模型技术。我们邀请全球学者和工程师深入探讨,共享知识,推动该领域的持续进步。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果
GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能
finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明,微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题,无需人工标注即可创建高质量训练数据,为RAG系统优化提供了新思路。
Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用
Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目
该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术,旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构,全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南,展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术,为LLM应用提供坚实支持。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南
GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目
GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。
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