LLM（大语言模型）评估（evaluation）指南：方法、应用与挑战
llmtrend 大语言模型评估是保障其有效应用的关键环节。通过采用合适的评估方法，结合实际业务需求进行针对性评估，能够降低风险，提升模型性能，为各行业的智能化发展提供有力支持。随着技术的不断进步，相信在 LLMs 评估领域将取得更多突破，推动人工智能技术迈向新的高度。
AI Agent：人工智能领域的革新力量
从单一模型到AI agent的转变标志着人工智能领域的一次重大飞跃。通过整合大型语言模型、外部工具和程序化逻辑，AI agent能够推理、行动和适应，以解决复杂问题。无论是家庭装修、环境影响评估还是其他开放性问题，AI agent都提供了一种强大且灵活的问题解决方法。
探索RAG架构：智能信息检索的新篇章
RAG架构的核心在于赋予AI系统在做出陈述之前“查找信息”的能力，这与人类在写作策略报告、解决复杂问题或翻译书籍之前进行研究的方式颇为相似。通过整合信息检索与生成式AI的能力，RAG架构确保了信息的准确性和可靠性，从而有效缓解了早期GenAI系统存在的幻觉问题或信息过时问题。
Prompt Engineering 技巧深度剖析
十种关键的Prompt Engineering 技术，包括零样本提示、少样本提示、系统提示、角色提示、上下文提示、回溯提示、思维链提示、自我一致性提示、思想树提示以及推理与行动提示等。这些技术各具特色，适用于不同类型的任务和场景。
什么是llm的幻觉?剖析 LLM 幻觉：现象、检测与应对策略
在自然语言生成中，幻觉被定义为“生成的内容是非理性的或与提供的源内容不相符”。LLM幻觉的具体表现多样，可能包括生成根本不存在的人物、事件或地点，或者提供与已知事实相悖的信息。这种无法验证或与事实不符的陈述即被视为幻觉。
什么是强化学习（reinforcement learning）
强化学习是一种机器学习方法，其中智能体（Agent）通过与环境的互动来学习如何做出决策以最大化某种累积奖励（Reward）。这个过程类似于人类和动物通过试错来学习新技能或习惯。强化学习作为一种让智能体通过与环境互动来学习的方法，正逐渐展现出其巨大的潜力和广泛的应用前景。
LLM Fine-Tuning是什么？以及如何大模型微调
Fine-Tuning 是基于预训练大模型进行的一种优化手段。预训练大模型已经在大规模数据上进行了长时间的训练，学习到了丰富的通用知识和特征表示。而微调则是在此基础上，通过对模型参数进行小幅度的调整，让模型适应特定的任务或数据集。
深度解析知识图谱（knowledge graph）：概念、应用与构建
知识图谱（knowledge graph）建立在图数据库之上，它将特定领域的知识以图的形式呈现，由实体和连接它们的关系构成网络，同时包含领域规则，是一种能被人和机器理解的组织知识的方式。无论是搜索引擎的智能升级，还是企业的数据管理与决策支持，知识图谱都展现出了强大的功能和潜力。
LLM evaluation（LLM评估）：构建稳健LLM应用的关键
LLM评估是确保模型在实际应用中表现稳健的基础。无论是在智能客服、内容创作、还是信息检索等领域，LLM的性能直接关系到用户体验和系统效能。通过有效的评估，我们可以量化模型的准确性、相关性和一致性，从而指导模型的优化和迭代。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种AI框架，旨在从外部知识库中检索事实，以支持大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）获取最准确、最新的信息，并为用户提供对LLMs生成过程的洞察。此外，LLMs有时可能生成带有偏见或冒犯性的内容，为了解决这些问题，RAG技术应运而生。