RAG 可以微调,其内部知识的修改方式很高效,不需要对整个模型进行重新训练。 一个完整 RAG 管道如下: RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档,并给出文档的来源(例如维基百科、本地文档等)。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合,送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用,因为 LLM 的参数化知识是静态的。
DuClaw接入钉钉 本文主要介绍如何为DuClaw配置钉钉消息渠道,配置后即可通过对应的钉钉机器人与DuClaw进行对话。 钉钉侧配置 步骤一: 创建钉钉应用。 前往 钉钉开发者平台 (需有管理员权限),点击 “创建应用” 。 在左侧目录中选择 “钉钉应用” ,在页面右上角单击 “创建应用” 按钮,填写应用名称、图标等信息后,单击 “保存” 按钮。 步骤二: 配置钉钉机器人。
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百度对Elasticsearch的性能优化
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