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

检索增强LLM 大语言模型信息检索长尾知识私有数据 Github 开源项目

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。

Github

介绍相关项目

llm-sp - 开源大语言模型的安全与隐私资源整理

GithubLLMsPrivacyPrompt InjectionSecurityVulnerabilities开源项目

本项目整理了有关大语言模型（LLM）安全与隐私的研究资源，从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新，提供最新的研究成果和实验数据，帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放，欢迎社区的合作和贡献。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

RAG_Techniques - 先进RAG技术集合优化检索增强生成系统

GithubRAG信息检索开源项目机器学习检索增强生成自然语言处理

本项目汇集22种先进RAG技术，涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法，包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度，为研究人员和实践者提供全面实施指南，助力开发更高效RAG系统。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

Instruction-Tuning-Survey - 深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用

DatasetsGithubInstruction TuningLarge Language ModelsModelsarXiv开源项目

本文综述了大型语言模型的指令微调技术，包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素，如数据集规模和质量等，并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。

KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文

Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集

KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文，旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试，解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文，共同推动学科发展。

RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统

AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习

RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统，主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术，包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法，解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求，打造更加智能和可信赖的推荐系统。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

LLM-Agent-Survey - 大语言模型驱动智能体的构建应用与评估综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目机器学习自主代理

该研究全面综述了基于大语言模型(LLM)的自主智能体，探讨了智能体的核心组件和应用领域。作为该领域首个发表的综述论文，研究分析了LLM智能体在多个学科的应用，并讨论了评估策略，为该快速发展领域的研究人员提供了宝贵见解。

相关项目

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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