RAG系列-实现之提示词工程
在RAG(检索增强生成)系统中,提示词工程是确保模型输出准确性和相关性的核心环节。通过精心设计和优化提示词,能 …
最近,我在研究大模型思维链相关的论文时发现一个有趣的现象:不同的研究都在试图回答一个问题——大模型到底在哪些类 …
筷子是视频大火后营销领域需要重点关注的竞品之一。
公司13年创立至今已经十年多,专注在营销赛道,但前后对自身定位有明显变化,从19年之前的“数字化广告技术公司”演变为后续的“内容商业生态的智能创意技术提供商”。前后共计5轮融资,目前在A+轮,非一二线风投,最近一轮融资约数千万人民币。
对Dify的知识库进行重点分析,描述知识库的创建流程和各项高级设置,包含了各种分段切片设置、索引建立方式和检索方式细节。
同时也结合Dify的RAG的最佳实践,描述了混合搜索、多路召回、Rerank的细节,让RAG在召回率和精准率达到较好的效果和平衡。
Dify.ai,一个生成式AI应用创新引擎,对其产品特性、应用类型以及高级设置等方面进行了详细的分析。
Dify.ai的目标是提供构建生成式AI原生应用所需的核心技术栈,让开发者可以专注于创造应用的核心价值。其产品主要包括两种应用类型:文本生成型和对话型。此外,Dify.ai还提供了一些高级设置,包括通过嵌入方式在更多场景中使用、自动编排、上下文召回设置、聊天增强的相关设置、内容审查以及标注回复设置等。这些设置使得开发者可以更灵活、更深入地利用Dify.ai的功能。
例如,自动编排功能可以帮助开发者设计和编排Prompt。内容审查功能可以有效预防因LLM产生内容时的随机性可能带来的风险。标注回复设置则为应用提供了可定制的高质量问答回复能力。
Dify.ai为开发者提供了一套全面且灵活的工具集,让他们可以更便捷地开发和运营生成式AI原生应用。
GPTs是用户为特定目的创建的ChatGPT版本,易于创建且可与其他人分享。OpenAI已推出16个GPTs,涵盖了图像生成、数据分析、游戏解释等多种功能。另一方面,Agent由LLM、记忆(Memory)、任务规划(Planning Skills)以及工具使用(Tool Use)四部分构成。任务规划包括任务分解和自我反思两部分,通过创新的技术如思维链、思维树、PDDL等来提升任务完成效率。记忆部分分为短期记忆和长期记忆,可以通过最大内积搜索等技术实现高效检索。工具使用部分则提供了外部API调用的能力,以获取模型权重中缺少的额外信息。这些新概念和工具为开发者提供了更多可能性,丰富了人工智能的应用场景。