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'&' : '?') + param;param = '';} else if (V.type === 'POST' && V.contentType == "application/json") {param = JSON.stringify(V.data);}xhr.open(V.type, url, V.async);xhr.onreadystatechange = function() {if (xhr.readyState == 4) {if (xhr.status >= 200 && xhr.status < 300 || xhr.status == 304) {var res = xhr.responseText;if (V.dataType == 'json') {res = JSON.parse(res);}if (typeof V.success === 'function') {V.success(res,xhr.status,xhr);}} else {if (typeof V.fail === 'function') {V.fail('failed',xhr.status,xhr);}}}};xhr.setRequestHeader('content-type',V.contentType);xhr.send(param);if (xhr.timeout) {xhr.timeout = V.timeout;} else {setTimeout(function() {xhr.abort();}, V.timeout*1000);}};ZN.mcb = function(o){if (o.css) {ZN.css(o.css);}if (o.tmpl) {for (var k in o.tmpl) {ZN.el($('body')[0],'script',{"id":k,"type":"text/x-zv-tmpl","innerHTML":o.tmpl[k]});}}if (typeof ZN["m_"+o.mdu] === 'function') {ZN["m_"+o.mdu].apply(ZN,ZN.c('module',o.mdu));}};ZN.tmpl = function(id,d){var fn,fs,fv = $(id).v();fs = fv ? "var __='';with(obj){__+='"+fv.replace(/[\r\t\n]/g,"").split("<%").join("\t").replace(/((^|%>)[^\t]*)'/g,"$1\r").replace(/\t=(.*?)%>/g,"'+$1+'").split("\t").join("';").split("%>").join("__+='").split("\r").join("\\'")+"';}return __;" : '';fn = new Function("obj", fs);return fn(d);};ZN.ping = {init: function(opt){if (!opt) {opt = {};}opt.tp = 'pv';opt.pbver = opt.pbver || '1.0.0';opt.url = window.location.href;opt.sr = window.screen.width+'x'+window.screen.height;opt.sp = document.body.clientWidth+'x'+document.body.clientHeight;if (!ZN._c['ping']) {ZN._c['ping'] = opt;} else {for (var ok in opt) {ZN._c['ping'][ok] = opt[ok];}}},set: function(k,v){if (!ZN._c['ping']) {ZN._c['ping'] = {};}ZN._c['ping']['i_'+k] = v;},at: function(f){if (!f || !ZN._c['ping']['_at']) {ZN._c['ping']['_at'] = {"i":ZN.t(),"p":"i"};return;}var ti = ZN.t(), at = ZN._c['ping']['_at'];at['_'+f] = ti;if (!at['s']) {at['s'] = {};}at['s'][f] = at[at['p']] ? 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前言2023年随着大模型进一步增强升级,越来越多的大模型应用落地,经过初期的探索和研究,目前业界逐渐收敛聚聚于两个主要的应用方向:RAG和Agents。今天我们就来先聊聊这个RAG~一.RAG基本介绍RAG:全称Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成。我们知道本次由ChatGPT掀起的LLM大模型浪潮,其核心就是Generation生成,而 Retrieval-augmented 就是指除了 LLM 本身已经学到的知识之外,通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力
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智安-DeedRead 2024-01-17
我最近完成了吴恩达的《ChatGPT提示工程师》课程的学习。这门课程如何通过精心设计的提示来引导模型生成我们想要的输出。然而,我必须承认,尽管这门课程的内容丰富且深入,但我在完成课程后并没有获得让我从
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旅梦开发团 2023-11-11
在前面的文章中我们主要对生成式AI的两大核心技术深度学习以及大模型进行了初步的介绍,而本文主要以深度学习为核心详细阐述其背后的技术原理。多层人工神经网络是深度学习最常见的实现方式。
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