关注
RAG：让AI成为你的知识专家
RAG（检索增强生成）是一种让大语言模型更准确的技术，通过为AI配备"外置大脑"来实时检索外部知识库。其工作原理包括问题解析、知识检索、内容整合和生成输出四个步骤，核心是向量检索技术。RAG广泛应用于智能客服、教育辅导、医疗诊断、企业知识库和法律金融等领域。搭建RAG系统需要选择合适的工具、准备结构化知识库、优化检索流程和生成质量，并通过持续评估迭代改进。该技术有效解决了AI"幻觉"和知识过时问题。
TA的专栏
TA关注的专栏 7
TA关注的收藏夹 0
TA关注的社区 15
TA参与的活动 2
创作活动更多
AI 镜像开发实战征文活动
随着人工智能技术的飞速发展，AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型，为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新，我们特此发起本次征文活动，诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向，分享以下方面的内容： 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略，例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景（例如二次元、写实风）的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享，例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术（例如 NLP、语音识别）构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨
23人参与 去参加
- 最近
- 文章
- 专栏
- 代码仓
- 资源
- 收藏
- 关注/订阅/互动
