在系列3和系列4我讲了关于一个基本流程下，RAG的提高准确率的关键点，那么接下来，我们再次讲解2个方面，这2个方面可能与RAG的准确率有关系，但是更多的它们是有其它用途。本期先来讲解RAG路由。目录1基本思想2Logicalrouting2.1基本思想2.2代码演示3Semanticrouting3.1

大家好，我是设计师阿威今天给大家分享下如何用AI绘画StableDiffusion制作多角度人物肖像图片这里给大家准备了一套多角度人物肖像的提示词：[Characterdescription]portrayedinvariousfacialexpressionsandposesfromdifferentanglesofher/hishead,frontto

论文link：link代码：code1.摘要  显著物体检测和伪装物体检测是相关但又不同的二元映射任务，这些任务涉及多种模态，具有共同点和独特线索，现有研究通常采用复杂的特定于任务的专家模型，可能会导致冗余和次优结果。我们引入了VSCode，这是一种具有新颖的2D提示学习的通用模型，用于

1LLM在软件开发过程中的单点提效我这里罗列一些更多的可能用途：智能代码提示代码片段智能生成SQL语句的智能生成与调优更高效更精准的静态代码检查与自动修复（非rule-based）智能辅助的代码评审与代码重构单元测试和接口测试代码的自动生成更高级的重复代码检查（语义重复检

基本概念PromptPrompt最初是NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种Prompt我们每一次访问大模型的输入为一个Prompt，而大模型给我们的返回结果则被称为Completion。TemperatureLLM生成是具有随

为了更好的阅读体验，请点击这里先学习一下zsh的配置吧~参考资料从0开始：教你如何配置zshpowerlevel10k如何给Xshell配置呢当我安装完oh-my-zsh、powerlevel10k、fast-syntax-highlighting、以及若干（powerlevel10k官方推荐）字体后，发现powerlevel10k的rainbowprompt

提示词（prompt）是我们与AI沟通的基础语言。特别是对于目前的生成式人工智能（GenAI），无论是文本AI、视频AI、绘图AI、AI搜索还是AI-Bot，都比较依赖提示词。预计这种依赖，还将持续存在一段较长的时间。今天，我们主要分享20个提示词写作技巧，可直接复制使用。1.压制幻觉提示词1prompt

上上篇文章《5分钟理透LangChain的Chain》里用到了顺序链SequentialChain，它可以将多个链按顺序串起来。本文介绍LangChain里的另外1个重要的链：路由链。1.路由链概念**路由链（RouterChain）**是由LLM根据输入的Prompt去选择具体的某个链。路由链中一般会存在多个Prompt，Prompt结合LL

前言1、了解大模型能做什么2、整体了解大模型应用开发技术栈3、浅尝OpenAIAPI的调用AI全栈工程师：懂AI、懂编程、懂业务的超级个体，会是AGI（ArtificialGeneralIntelligence通用人工智能）时代最重要的人。知识体系AI学习方法论从三个方面学习：原理、实践和认知三

AIPrompt工程师认证学习为什么要创建AI助手1）解决重复性操作，使用Prompt结构化的模板将AI大模型的特定能力固定，一劳永逸2）减少输入，减少反复思考压力3）更稳定，效率提升，可以直接使用已经调整好参数的AI助手所提供的服务（提高生产力）4）便于分享，将助手分享给其他用户共同体验解

本文是对HuggingFaceDiffusers文档中关于回调函数的翻译与总结，：管道回调函数在管道的去噪循环中，可以使用callback_on_step_end参数添加自定义回调函数。该回调函数在每一步结束时执行，并修改管道属性和变量，以供下一步使用。这在动态调整某些管道属性或修改张量变量时非

导读大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库

 使用指南直接复制使用可以前往已经添加好Prompt预设的AI系统测试使用（可自定义添加使用）支持GPTsSparkAiSparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。支持GPT-4o大模型、文档分析、识图图片理解、

查看mysql的配置文件位置mysql--help|grep"Defaultoptions"-C1输出如下，可知mysql读取默认选项的位置修改mysqlcmd提示符修改提示符有两种方法配置文件通常在~/.my.cnf中配置prompt命令在mysqlcmd中使用prompt[text]设置提示符格式对于不是控制字符的字符，

Smiling&Weeping----我嘛慢热且固执又总说随缘Prompt基本概念1.PromptPrompt最初是NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种Prompt。在ChatGPT推出并获得大量应

Motivation&Abs现有的结构限制了模型以端到端的方式预测多粒度分割mask；同时目前没有大规模的语义感知&粒度感知数据集，同时不同数据集之间语义和粒度的固有差异给联合训练工作带来了重大挑战。本文提出通用图像分割模型，能够以任何粒度分割识别任何内容，给一个点作为prompt能够生

RAG的基本流程：用一个loader把knowledgebase里的知识做成一个个的document，然后把document切分成snippets，把snippets通过embedding（比如openai的embedding模型或者huggingface的）向量化，存储到vectordb向量数据库，以供后续相关性检索。至此便完成了私域数据集的索引indexing。

今天无意中发现尹相志老师用GPT-4o伪代码生成绘本的演示(https://www.youtube.com/watch?v=3rb-54Q5fig)，结果让我大开眼界。这种全新的方法，不仅极大简化了复杂的创作过程，让人惊叹不已。让我们先来看看部分生成效果图:Prompt为了方便阅读，我将这个Prompt翻译成了

今天看到尹相志老师用GPT-4o伪代码的方式做绘本生成，实际测试了下，被惊呆了。https://www.youtube.com/watch?v=3rb-54Q5fig先看生成的部分效果图：Prompt为了方便阅读，我把这个Prompt翻译成简体中文了，完整Prompt如下，实际执行时：碰到GPT-4o停下来时，输入“继续”即可

大家好，我是Edison。上一篇：Prompt终极用法通过前面5篇内容我们了解了从基础到高级的Prompt用法，今天我们来聊聊AI的人设！打造人设的步骤：只要3步在Prompt实践中，我们了解到需要给AI打造一个人设，这样它才能比较精确地get到场景。其实，人设的本质就是有效地给AI洗脑，引导GPT专注于解决

如果你还是不会ChatGPT使用方法的话，请点赞、关注、评论，我将会持续更新我的使用小技巧技巧1：让ChatGPT扮演专家角色ChatGPT的大量训练数据源自互联网，这赋予它几乎所有人类在互联网上公开发表过的知识。然而，由于ChatGPT的训练目的是预测下一个可能的单词，它通常生成的文本趋于普

大家好，我是元壤教育的张涛，一名知识博主，专注于生成式人工智能（AIGC）各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法，帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程，帮助1000万人学好AIGC，用好AIGC。在这一章中，我们将探讨程序员如何通过提示词工程利用ChatGPT的力量。C

Inquirer.js是一个基于Node.js的命令行用户界面交互库，它允许你快速构建交互式的命令行应用程序。以下是一些Inquirer的常用方法和使用案例：prompt()-这是Inquirer的核心方法，用于创建一个或多个提示。constinquirer=require('inquirer');inquirer.prompt([{

VR-LLM-AAC方案测试测试一：汉字聚类hanzi_similar算法GithubKmeans算法hanzi_similar通过四角编码，汉字结构，偏旁部首，笔画数来判断两个汉字之间的相似度将权重调整为调高偏旁部首和汉字结构的权重根据任意两个汉字之间的相似度，通过Kmeans算法构建相似度矩阵，取得

大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库