大模型落地

RAG专栏：向量数据库在 RAG 系统中，向量数据库起着重要的作用。其主要功能在于索引过程中，建立高效的向量索引结构，以便快速定位与查询相关的向量数据。在查询阶段，系统将输入的提示转化为向量表示形式，并从数据库中检索出与之最相关的向量及其对应的分块数据。通过这种索引和检索机制，检索到的向量为生成模型提供了必要的上下文信息，使模型能够依据当前的语义上下文生成更加精准和相关的响应。

三大行业案例：AI大模型+Agent实践全景本文将从AI Agent和大模型的发展背景切入，结合51Talk、哈啰出行以及B站三个各具特色的行业案例，带你一窥事件驱动架构、RAG技术、人机协作流程，以及一整套行之有效的实操方法。具体包含内容有：51Talk如何让智能客服“主动进攻”，带来约课率、出席率双提升；哈啰出行如何由Copilot模式升级为Agent模式，并应用到客服、营销策略生成等多个业务场景；B站又是如何借力大模型与RAG方法，引爆了平台的高效内容检索和强互动用户体验。

少喝冰美式

大模型在金融行业的应用场景和落地路径大家好，我是少喝冰美式。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

我爱学Python!

大模型落地应用架构的一种模式经过几个月的实践和探索，看过也经历过一些成型的项目了，如果是奔着落地去的，我们的目光不能只盯着大模型本身，而应该放眼甚至是需要投入精力去建设很多我们别的工作上。

AI落地不容乐观-从神话到现实在这儿我不是给大家泼冷水，而是我们一起来看一下从2022年11月左右GPT3.0掀起了一股“AI狂潮”后到现在，AI在商用、工业、军用下到底有没有得到了大规模应用呢？

大模型“诸神之战”，落地才是赛点ChatGPT 诞生已经快一年，你还在与它对话吗？有的人用来写报告、改代码，让它成为得力帮手；有的人却只是“调戏”个两三回，让它创作诗歌或故事，便不再“宠幸”。