Retrieval Augmented Generation (RAG)全面指南
llmtrend Retrieval Augmented Generation（RAG） 本质上是一种创新性的架构方法，它巧妙融合检索与生成技术，借助外部知识增强大语言模型的表现，让 AI 从 “全知全能假象” 迈向 “精准按需服务”。
2 月 2025
提示词工程师的完整指南
在人工智能持续重塑各个行业的当下，提示工程作为一个全新且充满潜力的职业领域应运而生。在这个与机器高效沟通至关重要的时代，提示词工程师在优化人工智能对人类输入的理解和回应方面，发挥着举足轻重的作用。如果你渴望踏入这个前沿领域，那么这篇文章将为你提供一份详尽的指南。
DeepSeek多模态大模型Janus-Pro：开启AI多模态新纪元
DeepSeek多模态大模型旨在统一处理涉及文本、图像、视频等多种模态的任务。它采用了一种新颖的架构，将视觉编码分解为独立的路径，同时利用统一的Transformer框架进行处理。这种设计不仅提高了模型在处理复杂任务时的灵活性和效率，还使其在多模态理解和生成方面展现出了卓越的能力。
大模型rag：提高输出质量并减少幻觉
RAG，即检索增强生成，核心在于将信息检索融入到 LLMs 的文本生成流程中。传统 LLMs 主要依赖训练阶段编码的静态知识，而 RAG 赋予模型在推理时从外部数据存储获取最新信息的能力，从而显著提升回复的相关性和准确性。
7 个 DeepSeek提示词策略，有效提升DeepSeek回答质量
DeepSeek 以其卓越的性能和创新的技术，为人们的学习、工作和生活带来了前所未有的便利。而提示词作为与 DeepSeek 交互的关键，掌握一套高效的deepseek提示词，能让我们充分发挥它的潜力，解决各种复杂问题，提升自身能力。
大模型蒸馏：解锁大语言模型潜能的密钥
大模型蒸馏是一种技术，旨在通过训练一个更小、更高效的模型来模仿一个更大、已训练好的模型的输出。这一技术的核心在于，它能够在减少计算需求和模型大小的同时，捕捉到原模型的知识。这意味着，尽管仅针对特定的训练任务，开发者仍然能够获得与大型模型相当的结果，但成本更低，处理速度更快。
知识蒸馏是什么？你想知道都在这里
知识蒸馏是什么？知识蒸馏，简单来说，就是将大型模型（教师模型）所蕴含的知识转移到小型模型（学生模型）的过程。大型模型虽然拥有强大的知识容量，但在实际应用中，其庞大的规模使得计算成本居高不下，即使仅使用其一小部分知识，评估过程也可能耗费大量资源。
DeepSeek vs ChatGPT 对比深度剖析：AI 领域的激烈角逐
DeepSeek vs ChatGPT 对比：ChatGPT 由 OpenAI 开发，几乎成为了 “AI 助手” 的代名词。它能够生成高度拟人化的文本，广泛应用于各种场景。DeepSeek 则是 AI 领域的新兴力量。它致力于以自然、对话式的方式提供答案，并且在功能设计上有诸多亮点。
llm rag技术之CRAG（Corrective RAG）介绍
llm rag技术之CRAG 作为一种创新的检索增强生成方案，针对 RAG 技术面临的挑战提出了有效的解决方案。通过引入轻量级的检索评估器、优化知识利用策略以及结合网络搜索拓展知识来源，CRAG 显著提高了生成的稳健性和知识利用效率，在多个实验任务中展现出了优异的性能。
prompt engineering优化技巧探索
在人工智能主导的时代，学会提出正确的问题与知晓答案同样重要。Prompt Engineering 并非单纯的技术操作，而是一门艺术。通过prompt engineering优化，人们能够充分发挥 AI 的潜能，提高工作效率，在各个领域占据优势，避免因 AI 的不恰当回答而产生困扰。