为什么我们需要使用RAG？ RAG的初衷是为了增强大模型的事实性，时效性，减少幻觉，引入专业知识优化生成回复。 大模型的缺陷： 存在幻觉现象 知识更新缓慢 对领域知识的理解有限 大模型在处理细分领域知识时&#xff0…

“ 数据溯源是大模型应用可信度的根本，没有溯源流程大模型的操作就会存疑。” 我们都知道大模型有几个经典缺陷，而这也是RAG检索增强生成技术产生的原因，这三个缺陷是： 模型幻觉问题知识时效性问题垂直知识不足问题 因此&#xff…

利用TensorFlow镜像提升GPU算力效率，轻松训练大模型 在AI研发一线工作的工程师们都有过这样的经历：本地调试好的模型，一上集群就报错；换一台机器，连环境都跑不起来。更别提大规模训练时，多卡并行的通信瓶颈…

文章全面介绍大语言模型评测指标类型、选择方法及应用场景。讨论统计评分器、G-Eval、DAG评分器等不同评测方法，针对RAG系统、微调模型等提供评测指标指导，并介绍DeepEval框架实现方法。强调应根据应用场景选择合适指标，准确量化LLM性能&…

第一章：质谱Open-AutoGLM技术突破概述质谱分析在现代生物医学与化学检测中扮演着核心角色，而Open-AutoGLM的出现标志着智能化质谱数据解析迈入新纪元。该技术融合生成式语言模型（GLM）与自动化质谱图谱解析框架，实现从原…

第一章：智普Open-AutoGLM本地化部署概述智普AI推出的Open-AutoGLM是一款面向自动化任务的开源大语言模型，支持自然语言理解、代码生成与多轮对话能力。该模型可实现完全本地化部署，保障数据隐私与系统可控性，适用于企业级应用集成…

第一章：Open-AutoGLM Ollama应用全解析（大模型轻量化部署新纪元）随着大语言模型在企业级场景中的广泛应用，如何实现高效、低成本的本地化部署成为技术落地的关键。Open-AutoGLM 与 Ollama 的结合为这一挑战提供了创新解决方案&am…

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…