RAG技术
实用指南：Awesome LLM Apps，轻松搞定各类任务
文章介绍了一个名为 awesome-llm-apps 的开源项目，展示了多个基于大型语言模型的应用实例。该项目涵盖RAG技术、智能代理应用以及在金融、内容创作、个人管理、旅行规划和教育科研领域的具体应用场景，强调了这些应用如何帮助用户解决问题并提升工作效率。
Demo Bank Customer Support：一个简单的银行客户支持聊天机器人的实现示例
Demo Bank Customer Support: A simple implementation of a banking customer support chatbot using RAG technology, showcasing how to build reliable AI applications with LangChain platform and demonstrating prevention of AI hallucinations through comprehensive testing.
大模型检索增强生成之向量数据库的问题
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域，并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库，向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性，其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
450万就业人才缺口，这是不是程序员的新机会？
这个岗位未来5～10年需求量巨大，百度、字节等一线大厂高薪挖人。新推出的《大模型应用开发工程师就业速成计划》提供2天直播课和AI技术原理课程，帮助学员掌握前沿技术和实战经验，实现职业跃迁。
再谈大模型长文本分块，以及分块在RAG中的作用？
文本分块技术用于解决长文本处理中的上下文窗口限制问题。在大模型中采用类似阅读厚书的方法进行分块，使用chunk_overlap参数确保相关性。但在向量数据库中检索时，如何保证语义相关性的高效检索成为新挑战。