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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 1
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你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 1
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RAG 检索四件套全解析：模型、向量库、检索方式、排序器，一文选型不踩坑
想做智能客服、企业知识库、RAG 应用？你绕不开的问题是：该用什么向量模型？用什么库？用什么排序器？本篇一次讲清 一、向量模型 向量模型是整个语义检索链路的第一步，选错模型，后面再怎么优化都救不回来。 1.什么是向量模型？核心关注点有哪些？ 一个文本 embedding 模型的核心目标是： 把文本映射成一个能表达语义的向量，供向量库做检索、排序或相似度计算。 我们选模型时，主要看这几个维度： 指标…- 2
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 1
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从0到1，彻底搞懂 RAG 分块的艺术（附开源代码）
你是否也曾困惑：为什么我的 RAG 系统总答非所问？明明喂给它了完整的文档，为什么还是抓不住重点？ 答案可能藏在最基础、也最容易被忽视的一环 —— 分块（Chunking）。 分块是 RAG 系统的“数据预处理器”，它连接着原始文档和语义检索，是决定模型能否“读懂”资料、并给出精准回答的命脉。今天，我们就来一场深度探索，彻底搞懂 RAG 分块这门艺术。 为什么分块如此重要？ 想象一下，让一个嵌…- 2
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 1
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大规模RAG实施蓝图
RAG对于大型语言模型应用至关重要，它通过检索相关信息并传递给LLM来提高准确性和减少幻觉。大规模RAG面临扩展挑战，需要关注可搜索单元定义、检索策略选择、排序策略定义以及多个用例的影响，AI搜索平台需支持自动分块、高查询量处理和灵活的索引管道。 译自：A Blueprint for Implementing RAG at Scale[1] 作者：Kai Borgen 检索增强生成（RAG）[…- 3
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AI+合同审查落地分享（下-1- 合同智能审查）
按照AI+合同审查项目落地分享（中）文末投票结果，后续关于项目的分享会依照投票结果顺序进行。合同智能审查，我准备按照以下几个部分进行分享：一、产品设计 主要围绕几个问题展开： 1. 审查规则库的表结构？ 2. 审查规则库在何时调用？ 3. 审查规则的内容怎么写？ 4. 如何在审查执行时最大限度抑制AI幻觉？ 5. 这种方式…- 4
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