本文将介绍通过RAG-GPT和Ollama搭建智能客服。

今天给大家推荐这个大模型入门学习项目，实在是太香了太香了，目前该项目已经超过1100星，具体的文章分类如下所示。

在上一篇博客中，我们学习了如何使用LangChain的文档加载器将文档加载为标准格式。加载文档后，下一步是将它们拆分为更小的块。

向量数据库是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库。 人工智能和机器学习使非结构化数据能够转换为捕获意义和上下文的数字表示（向量），这得益于自然语言处理和计算机视觉的进步。

在这篇博文中，我们将探讨向量存储和嵌入，它们是构建聊天机器人和对数据语料库执行语义搜索的最重要组件。

RAG的概念最先在2020年由Facebook的研究人员在论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出来。

大家好，今天我们要介绍的是Qwen系列模型的最新升级——Qwen2。这不仅仅是一个AI模型的更新，这是国产大模型在多语言处理、代码和数学能力上站起来的宣言。让我们一探究竟，看看Qwen2带来了哪些激动人心的新特性和改进。

线性回归算法的目的是建立一个线性模型，用来描述自变量（输入特征）和因变量（输出）之间的关系。

大模型是被训练出来的，它可以结合本地知识库，也可以调用搜索或在线API来增强自身的能力。这些都不是大模型内部的数据，我们称为外部工具。

前两章我们分别介绍了COT的多种使用方法以及COT的影响因素。这一章更多面向应用，既现实场景中考虑成本和推理延时，大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但是在中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力，而在小模型上使用COT甚至会带来准确率的下降。至于为啥小模型无法进行COT，论文[5]通过把小模型回答错误但大模型可以回