https://index.zshipu.com/geek001/tags/LLMs/ Recent content in LLMs on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Mon, 19 Aug 2024 10:05:57 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/RAG-%E4%B8%8E-LLMs-%E7%BB%93%E5%90%88%E7%BB%BC%E8%BF%B0--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Mon, 19 Aug 2024 10:05:57 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/RAG-%E4%B8%8E-LLMs-%E7%BB%93%E5%90%88%E7%BB%BC%E8%BF%B0--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/LLMs%E5%A4%96%E6%8C%82%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93_llm-%E5%A4%96%E6%8C%82%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Wed, 14 Aug 2024 11:11:55 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/LLMs%E5%A4%96%E6%8C%82%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93_llm-%E5%A4%96%E6%8C%82%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/LLMs%E5%B0%86%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E4%B8%8ELLMs%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Wed, 14 Aug 2024 11:09:55 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/LLMs%E5%B0%86%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E4%B8%8ELLMs%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/CoT%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8F%90%E5%8D%87LLMs%E6%99%BA%E8%83%BD--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Wed, 14 Aug 2024 08:21:00 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/CoT%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8F%90%E5%8D%87LLMs%E6%99%BA%E8%83%BD--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/%E6%8F%AD%E7%A7%98-LLMs-%E6%97%B6%E4%BB%A3%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%9A%84-3-%E5%A4%A7%E5%AE%9E%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E7%A4%BE%E5%8C%BA--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Tue, 06 Aug 2024 09:22:50 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/%E6%8F%AD%E7%A7%98-LLMs-%E6%97%B6%E4%BB%A3%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%9A%84-3-%E5%A4%A7%E5%AE%9E%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E7%A4%BE%E5%8C%BA--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/%E4%BD%BF%E7%94%A8-Spring-AI-%E7%94%9F%E6%88%90LLMs%E4%BB%A3%E7%A0%81--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Tue, 06 Aug 2024 06:31:54 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/%E4%BD%BF%E7%94%A8-Spring-AI-%E7%94%9F%E6%88%90LLMs%E4%BB%A3%E7%A0%81--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/LLMs%E5%B0%86%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E4%B8%8ELLMs%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97_llm-%E7%BB%93%E5%90%88-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93-%E5%BA%94%E7%94%A8--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Tue, 06 Aug 2024 06:15:54 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240730/LLMs%E5%B0%86%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E4%B8%8ELLMs%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97_llm-%E7%BB%93%E5%90%88-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93-%E5%BA%94%E7%94%A8--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 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