解锁大模型微调密码：这些场景下你需要它
llmtrend 大模型微调是一项强大的技术，但它并非解决 AI 应用问题的首选方案，而是在经过充分考虑和权衡后的最后选择。在大多数情况下，通过提示工程、RAG 或参数高效微调（如 LoRA、Adapters）等方法，AI 应用就能取得不错的效果。
2025
RAG框架选择：LlamaIndex与LangChain的深度对比
在大模型（LLMs）蓬勃发展的当下，如何基于这些模型构建高效、实用且定制化的应用成为众多开发者和企业关注的焦点。RAG框架应运而生，其中 LlamaIndex 和 LangChain 脱颖而出，成为开发者的热门选择。
解码知识图谱（KG）、大模型（LLM）与智能体（Agent）：简易指南
知识图谱是一种特殊类型的图，它由节点和边构成，用于描述现实世界中各种实体之间的关系。其中，节点代表各种 “事物” 或实体；边则表示节点之间的联系，像 “居住在”“位于”“购买” 等关系。与普通图不同的是，知识图谱为节点和关系添加了标签和属性，使其包含丰富的信息。
思维链（COT）：解锁生成式AI的复杂推理能力
思维链作为生成式AI领域的一种创新提示技术，通过引入中间推理步骤来增强LLM处理复杂推理任务的能力。本文深入探讨了思维链的概念、工作原理、类型以及实施方法，并通过实例分析展示了其在图像信息提取任务中的应用效果。思维链在提高信息完整性、准确性和摘要见解质量方面表现出显著优势。
深入剖析大模型技术综述
大语言模型（LLMs）能够理解人类语言并生成高度拟人的文本内容，广泛应用于诸多领域。从智能客服到智能写作，从语言翻译到知识问答，大语言模型的身影无处不在。因此，深入了解大模型技术的原理、应用、实践方法、面临的伦理问题及局限，对把握这一前沿技术的发展脉络和正确应用至关重要。
长上下文窗口：革新文档编写工作的强大力量
长上下文窗口作为大型语言模型的一大特色功能，在文档编写中展现出了巨大的潜力和价值。它不仅提高了文档编写的效率和准确性，还使得文档更加贴近用户的实际需求和使用场景。对于文档编写者而言，掌握和利用好长上下文窗口这一工具将是我们不断提升文档质量和用户体验的关键所在。
检索增强生成（RAG）技术技综述：原理、类型与应用前景
RAG 的基本原理是将文本生成任务与信息检索相结合。RAG 技术在接收到用户的查询请求后，首先会对相关文档进行检索。会将文档分割成适宜处理的片段，然后转化为向量嵌入形式，以便利用余弦相似度等方法快速找到。找到相关文本片段后，将其作为额外信息输入到语言模型中，辅助模型生成回答。
解锁提示词工程：开启与大语言模型高效交互之门
提示词工程的概念并非新生事物，它广泛存在于诸多领域。在艺术领域，提示词可以激发作家创作灵感，或是帮助演讲者即兴发挥；科学实验中，它是开启实验的起始指令；刑事调查里，作为初始线索引导调查方向；计算机编程时，依据特定情境迈出第一步也离不开提示词。这些提示词都是为了引出各自期望的回应。
全面解析 RAG 评测：关键指标、方法与框架
在实际RAG 评测时，需要综合运用多种方法，结合不同的指标进行全面考量。首先，要构建高质量的真实数据集（ground truth dataset），这是评估的基础。真实数据集应包含丰富、准确的信息，涵盖各种类型的查询和对应的正确答案及相关上下文，以确保评估结果的可靠性。
GraphRAG：人工智能知识检索的变革力量
Graph RAG，即基于图的检索增强生成技术，在数据存储和检索方式上与传统 RAG 有着本质区别。它把数据以节点和边的形式存储在知识图谱中，每个节点代表一个实体，比如人物、事件、概念等，而边则表示实体之间的各种关系，像因果关系、所属关系、关联关系等。