本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。
SDCon 全球软件技术大会上,阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践,随着 AIGC 技术的发展,软件研发领域将迎来智能化的新高度,助力 DevOps 流程优化,提升研发效率和研发幸福感。
为了更好的进行 Go 应用微服务治理,提高研发效率和系统稳定性,本文将介绍 MSE 微服务治理方案,无需修改业务代码,实现治理能力。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。
本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。