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Claude 3.5 Sonnet 深度测评:编程能力全面超越 GPT-4

Claude 3.5 Sonnet 深度测评:编程能力全面超越 GPT-4 引言 Anthropic 在 2024 年发布的 Claude 3.5 Sonnet 在多项基准测试中表现出色,特别是在编程和推理任务上展现出惊人的能力。本文将从多个维度进行深度测评。 核心能力对比 编程能力 | 测试项 |...

Claude 3.5 Sonnet 深度测评:编程能力全面超越 GPT-4 - 图1Claude 3.5 Sonnet 深度测评:编程能力全面超越 GPT-4 - 图2Claude 3.5 Sonnet 深度测评:编程能力全面超越 GPT-4 - 图3
文档解析与切片策略

文档解析\n\n高质量的文档解析是RAG效果的基础...

文档解析与切片策略 - 图1
检索策略与重排序算法

检索策略怎么选? 今天被问到这个问题,简单回答一下。 纯语义检索 就是用 Embedding 向量相似度搜索。 优点:理解语义,"苹果手机" 能匹配 "iPhone"。 缺点:精确匹配不行,搜 "iPhone 15" 可能返回 "iPhone 14"。 纯关键词检索 传统的 BM25 算法。 优点:...

Embedding模型选择与优化

Embedding模型\n\n选择合适的Embedding模型至关重要...

Embedding模型选择与优化 - 图1
Prompt工程与答案生成

RAG Prompt 模板分享 RAG 的 Prompt 写法和普通对话不一样,这里分享几个我常用的模板。 模板一:基础问答 模板二:带引用 模板三:结构化输出 小技巧 明确告诉模型「不知道就说不知道」 限制回答长度 要求引用来源 这几个模板够用了,别搞太复杂。

RAG基础概念与架构介绍

RAG基础概念\n\nRAG是一种结合检索和生成的AI技术...

RAG基础概念与架构介绍 - 图1
向量数据库选型与部署

向量数据库\n\n向量数据库是RAG系统的核心组件...

向量数据库选型与部署 - 图1