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mengrennwpu
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2024年12月16日
LLM应用实战-财经新闻自动聚合
摘要:
开发了一款新闻资讯的自动聚合的工具,基于crawl4ai框架实现。
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posted @ 2024-12-16 13:34 mengrennwpu
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2024年11月27日
今日吃瓜-艺术家集体抗议:OpenAI Sora项目背后的无偿劳动真相
摘要:
OpenAI的Sora项目早期邀请众多艺术家成为测试者、红队成员以及创意合作伙伴,但艺术家们感觉被背刺了。忙活了一顿,艺术家们感觉自己的艺术产物主要作用是给OpenAi的Sora做宣传。因此,艺术家们联名并在HuggingFace上发布公开信,且将sora的艺术创作链接一并提供出来,虽然该链接在公开信发布3个小时后就被OpenAI下线掉了...
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posted @ 2024-11-27 13:52 mengrennwpu
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2024年11月18日
LLM应用实战: 给个公司简称,输出公司全称
摘要:
开发了一款基于公司简称补全公司全称的工具,包括具体的框架、实现原理以及完整源码,满满诚意,提供给各位看官。欢迎转发、订阅~有问题可以私信或留言沟通!
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posted @ 2024-11-18 18:06 mengrennwpu
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2024年11月6日
LLM应用实战: AI资讯的自动聚合及报告生成
摘要:
本qiang~开发了一块AI资讯的自动聚合及报告生成工具,包括具体的框架、实现原理以及完整源码,满满诚意,提供给各位看官。欢迎转发、订阅~
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posted @ 2024-11-06 12:46 mengrennwpu
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2024年10月30日
LLM论文研读: GraphRAG的替代者LightRAG
摘要:
本文针对开源的LightRAG论文研读以及原理分析,包括核心模块、框架的整体工作流程等内容。
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posted @ 2024-10-30 14:18 mengrennwpu
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2024年10月22日
LLM应用实战: OpenAI多代理新作-Swarm
摘要:
本文主要是OpenAI开源multi-agent框架swarm进行介绍,包括其核心组件Agent, instructions,functions,多个Agent之间如何进行切换,以及针对其中的examples进行验证,框架及源码非常简单,看官们可以亲自尝试一下。
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posted @ 2024-10-22 12:37 mengrennwpu
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2024年9月18日
LLM应用实战: 文档问答系统Kotaemon-1. 简介及部署实践
摘要:
本文主要针对开源文档问答系统Kotaemon的介绍,包括主要功能特点,与传统文档RAG的区别,部署教程以及效果体验等。
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posted @ 2024-09-18 09:01 mengrennwpu
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2024年8月30日
LLM论文研读: MindSearch
摘要:
本文主要是针对MindSearch进行研读,掌握其中的原理及思想,期许对日常项目工作带来价值,且部署验证了效果。
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posted @ 2024-08-30 15:43 mengrennwpu
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2024年8月20日
LLM应用实战: 产业治理多标签分类
摘要:
本期的干货就是分享关于如何基于LLM实现数量多、层级多的多标签分类的实战经验,各位读者可以参考借鉴。
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posted @ 2024-08-20 17:26 mengrennwpu
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2024年6月12日
LLM应用实战:当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)
摘要:
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化,主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化,提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
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posted @ 2024-06-12 12:42 mengrennwpu
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最新评论
1. Re:LLM论文研读: GraphRAG的替代者LightRAG
感谢分享,英文太难懂了
--切可拉夫斯基
2. Re:LLM应用实战:当KBQA集成LLM
@mengrennwpu 2.2 解析和溯源部分是通过cypher query?...
--wweii
3. Re:LLM应用实战:当KBQA集成LLM
@wweii 你好,抱歉,回复较晚.... sim表示的是相似度 两次调用大模型是两个prompt,其中: 对齐校准:使用一个prompt, 主要是从问题中抽取对应的三元组关系 解析和溯源:不涉及调用...
--mengrennwpu
4. Re:LLM应用实战: 文档问答系统Kotaemon-1. 简介及部署实践
@字助之 您好,不好意思,现在才答复... env文件中的内容不需要都填~ 我的配置信息如下: ` settings for OpenAI OPENAI_API_BASE= OPENAI_API_KE...
--mengrennwpu
5. Re:LLM应用实战:当KBQA集成LLM
请教一下: 对齐模块里的sim是指什么? 两次llm调用中间的步骤(对齐校准,解析和溯源)没看明白怎么实现的,是生成部分prompt整合起来吗? 还是通过什么包实现的? 可以更详细介绍一下吗?...
--wweii
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