基于50道家常菜，打造家常菜谱知识库应用 千帆社区
有些聪明人可能已经知道了，但我还是再解释一下，多一个符号是为了后面上传知识库做准备，知识库再对数据做切片的时候，有切片规则，要么 默认 ，要么 自定义 ，现在又多一个 整文件 切片。准备生成的数据用自定义切片更合适一些。做切片的时候，选择 英文符号 ？来作为切片的规则，这样得到的切片就能符合我们的需求。当然了，也可以用其他的符号来代替，这个全凭个人喜好。
部署 ChatGLM3：从0开始实现聊天机器人 千帆社区
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性： 更强大的基座： 全新设计的Prompt格式，在不影响模型通用能力的情况下，全方面增强 chatglm3-6b 能力 在语义、 数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上表现出色 44个中英文公开数据集测试国内第一 更强大的功能： 全新设计的
【变革写作之旅】从传统笔墨到AI时代：探索千帆AI原生应用工作台 千帆社区
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智慧养老，健康相伴 千帆社区
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教育场景下大模型应用的构建 学习领取奖励指南 千帆社区
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RAG VS Agent,如何选择最适合你的创建应用方式? 千帆社区
RAG主要由两个模块构成： 检索模块，计算用户问题与知识库中数据的相似度，并返回相似度最高的k（这里的k是可以由人工指定的）条数据； 生成模块，将用户的问题与检索到的数据返回给大模型，大模型再根据给定参考数据生成问题答案返回给用户。
RAG VS Agent,如何选择最适合你的创建应用方式? 千帆社区
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如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇 千帆社区
SingleTurnMetric) 还是先看类的定义，仔细看过前面文章应该对该指标的依赖和能够评测怎样的数据有大概了解了。
快速上手SFT（一）：识别应用场景 千帆社区
通过在任务特定的有标签数据上进行SFT，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。 提高领域适应性: 预训练练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。通过在特定领域的有标签上进行SFT，可以使模型更好地适应球的特珠术语、结构和义，提高在该领域任务上的效果。 解决数据稀缺性: 某些任务可能受制于数的稀性，很难获得大规的标签数。
千帆大模型平台插件编排&知识库迁移至AppBuilder指导说明 千帆社区
对于目前已存在于千帆ModelBuilder知识库内的文档数据以及插件编排应用，系统将于近期逐批复制到 AppBuilder 。 如果您选择不通过系统自动复制 （包括知识库和插件编排应用） ，请在 6月21日 之前通过以下链接 提交表单 。 对于您在千帆ModelBuilder上传的知识，我们将优先对文本数据进行复制，分批次将结构化数据和插件编排复制至AppBuilder。
