RAG 与 LLMs 结合综述
检索增强生成技术（RAG）与大型语言模型（LLMs）综述 摘要作为人工智能领域的一项先进技术，检索增强生成（RAG）技术能够提供可靠且最新的外部知识，极大地便利了多种任务的执行。在人工智能生成内容（AIGC）时代，RAG技术通过其强大的检索能力，为现有的生成型AI提供了额外的知识支……
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LLMs外挂知识库_llm 外挂知识库
矢量数据库为管理高维数据提供了专门的解决方案，这对人工智能的上下文决策至关重要。但它们究竟是如何做到的呢？ 在当今的数据驱动世界中，信息呈现出多样化的形式。这些信息可以是非结构化的，比如文本文档、图片和音频文件；也可能是结构化的，例如应用程序日志、电子表格和图表。为了有效地存储和检……
LLMs将向量数据库与LLMs集成：实用指南
探索如何利用向量数据库提升大型语言模型，为精准、具有上下文意识的人工智能解决方案。 文章目录 向量数据库简要概述 LLMs兴起之前的向量数据库 向量数据库与传统数据库的比较 提升向量数据库性能 索引策略 优化的额外考虑因素 用向量数据库丰富LLMs的上下文 使用Falcon-7B和ChromaDB……
CoT技术提升LLMs智能
为大型语言模型（LLMs）提供充分思考时间的重要性 在构建提示（Prompt）时，确保大型语言模型（LLMs）有充足的时间进行推理是至关重要的。正如人类需要时间来处理和解决复杂问题一样，LLMs 也需要时间来思考以提供准确的答案。如果 LLMs 被迫快速作出反应，其输出的质量可能会受到影响。 深……
揭秘LLMs时代向量数据库的3大实用场景
向量数据库Zilliz Cloud的新特性及其应用案例 在过去的一年中，随着ChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）的兴起，向量数据库的发展也得到了显著推动。Zilliz Cloud作为其中的佼佼者，不仅在检索增强生成（RAG）系统中得到广泛应用，其搜索和检索系统的功能也日益受到重……
使用Spring AI与LLMs生成代码
AIDocumentLibraryChat 项目介绍 AIDocumentLibraryChat 是一个能够为 GitHub 上的公开项目生成测试代码的工具。该项目支持 Java 语言，并且已经通过了测试。它可以通过提供的类 URL 加载相应的类，分析其导入关系，并加载项目中依赖的类。这为使用大型语言模型（LLM）生成测试模拟提供了便利，使得测试代码能够更贴近源代码的实际使用场景。 功能特点 类加载……
LLMs集成向量数据库的实用指南
如何利用向量数据库提升大型语言模型 目录 向量数据库简介2. 向量数据库与传统数据库的比较3. 向量数据库性能提升策略 - 索引策略 - 优化的额外考虑因素4. 向量数据库在LLMs中的应用5. 构建闭环问答机器人案例 - 环境设置 - 构建“知识库” - 生成基本答案 - 生成具有上下文意识的答案6. 总结 向量数据……
