参考官方教程和代码，以一个0基础学习者的角色，用DashVector&千问7B模型，打造极简RAG-基于专属知识的问答服务实践，也带入了自己的一些理解。

【5月更文挑战第10天】本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，这是一种将AI模型与内部数据结合，提升处理和理解能力的方法。通过实时从大型文档库检索信息，扩展预训练语言模型的知识。文章通过示例说明了当模型需要回答未公开来源的内容时，RAG如何通过添加上下文信息来增强模型的回答能力。讨论了实际应用中令牌限制和文本分块的问题，以及使用文本嵌入技术解决相关性匹配的挑战。最后，概述了实现RAG的步骤，并预告后续将分享构建检索增强服务的详情。

Flux LoRA是一系列用于微调FLUX.1 AI模型的低阶适应模型，专为生成多样风格图像设计，如现实主义、动漫或艺术风格。LoRA通过调整模型权重实现特定美学或主题输出，无需大量再训练。Flux LoRA能创作从真实场景到幻想风光的各种图像，具体取决于选用的LoRA及输入提示。模型许可各不相同，使用前需确认授权范围。用户可通过ComfyUI等界面轻松集成LoRA模型。流行模型包括Flux Realism LoRA、Anime LoRA等。亦可利用自定义数据集训练个人化的LoRA。FLUX Lora提供在线免费试用。

《YOLOv8原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

`try-catch`是错误处理的关键结构，用于执行可能出错的代码并捕获异常，防止程序崩溃。它用于异常处理、资源管理、错误恢复、日志记录和控制业务逻辑。例如，在数据库操作、文件操作、网络请求及用户输入处理中常见其身影，确保程序稳定性和用户体验。

ModelScope-Agent是一个交互式创作空间，它支持LLM（Language Model）的扩展能力，例如工具调用（function calling）和知识检索（knowledge retrieval）。它已经对相关接口进行了开源，以提供更原子化的应用LLM能力。用户可以通过Modelscope-Agent上的不同代理（agent），结合自定义的LLM配置和消息，调用这些能力。

LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写，由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术，可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右，而使用的技术方法却是非常简单。

此次发布的是在3天时间内，我们对Llama3-8B模型进行首次中文跨语言训练尝试的结果：OpenBuddy-Llama3-8B-v21.1-8k。

vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。

魔搭社区整理了 CVPR 2024中稿论文中在社区上可下载的开源模型、体验Demo的一些工作，给大家带来第一波盘点

本文以图文结合的方式，详细记录了linux操作系统搭建miniconda+cuda+pytoch深度学习环境的步骤，供大家参考学习。

文本表示是自然语言处理(NLP)领域的核心问题, 其在很多NLP、信息检索的下游任务中发挥着非常重要的作用。

近1个月来，AnimateDiff 无疑是AI动画/视频生成领域的一匹黑马，以“效果丝滑、稳定、无闪烁”等好评斩获“Stable Diffusion封神插件”称号。

今天开始小智将开启系列AI应用开发课程，主要基于LangChain框架基于实战项目手把手教大家如何将AI这一新时代的基础设施应用到自己开发应用中来。欢迎大家持续关注

【5月更文挑战第14天】 LangChain提供80多种文档加载器，简化了从PDF、网站、YouTube视频和Notion等多来源加载与标准化数据的过程。这些加载器将不同格式的数据转化为标准文档对象，便于机器学习工作流程中的数据处理。文中介绍了非结构化、专有和结构化数据的加载示例，包括PDF、YouTube视频、网站和Notion数据库的加载方法。通过LangChain，用户能轻松集成和交互各类数据源，加速智能应用的开发。

XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。

cv2.polylines

本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证，用更小规模的模型达到更好的效果。

我们将带你体验如何实现一个更具互动性的多智能体群聊：你可以直接"@"提及某个智能体来引发对话。