提示词

前言 前面的课程中，介绍了如何搭建一个答疑机器人，并尝试通过优化提示词和构建RAG、扩展插件等方式提升其能力。不过你可能会发现，你一直在模型外...

0. 前言 既然答疑机器人对写作规范了如指掌，那么能不能试着让它辅助开发教育课程呢？ 让我们分析一下技术可行性。你会发现，机器人只能从内部知识库中获...

1. RAG的工作原理 你在考试的时候有可能会因为忘记某个概念或公式而失去分数，但考试如果是开卷形式，那么你只需要找到与考题最相关的知识点，并加上...

1. 提示词框架 1.1 基本要素 当和大模型在交流时，可以将它想象是一个经过“社会化训练的”人，交流方式应当和人与人之间传递信息的方式一样。你的需求需要...

课程目标 学完本节课程后，你将能够： 如何自动化大模型应用评测。 如何通过 Ragas 对 RAG 应用进行评测。 如何通过 Ragas 分数来定位并解决问题。

你发现答疑机器人不能很好的回答「张伟是哪个部门的？」。因为公司有好几个张伟, 所以张伟相关的文档数量会很多 1. 初步优化检索效果 正如前言提到的，你...

1. 业务需求分析 业务需求分析是成功部署大模型的第一步。不同的业务场景对模型的功能性需求和非功能性需求差异巨大。如果业务场景不清晰，可能会导致以...