老刘说NLP，作者每时AI

21个RAG常用优化策略变体及notebook开源实操

2025年3月22日14时作者老刘说NLP

本文介绍了21个RAG（Retrieval-Augmented Generation）的常用优化策略及对应的notebook实践，涵盖了从基础实现到高级应用的各种技术。包括Simple RAG、Semantic Chunking等，并提供了具体操作地址供读者参考和练习。

2025年3月21日14时作者老刘说NLP

知识图谱融合大模型的思路。
也就是Easy Dataset大模型微调数据生成工具的三个问题以及大模型

2025年3月20日14时作者老刘说NLP

近两年生成AI在顶会中频获认可。腾讯开源的HunyuanVideo视频生成模型成为大模型中的佼佼者，并且提供了一堂详解其架构原理与本地部署的直播课。

2025年3月20日14时作者老刘说NLP

于作者maartengrootendorst.com/，出了多个系列，之前我们也有过介绍，包括：
关

2025年3月19日14时作者老刘说NLP

大多未探索的挑战。与文本推理不同，
多模态推理要求模型迭代地从图像中提取、构建和验证信息
。
关于多

2025年3月18日14时作者老刘说NLP

一个是，AI搜索进展，哥伦比亚大学最新研究显示，AI搜索错误率高达60%，这个结论倒不奇怪，
结论

2025年3月17日14时作者老刘说NLP

文章介绍了科研过程中的重要性，并强调了执行力和扎实工作的重要性。文中还推荐了《顶会顶刊12节论文写作课》，并提到了研梦非凡的论文辅导方案，指出好的idea是靠实干产生的。

2025年3月17日14时作者老刘说NLP

2025年3月17日文章总结：介绍了两个关于LLM和推理大模型的GitHub汇总项目。第一个涵盖数据处理、训练、部署等多个方面，第二个专注于语言模型及多模态推理技术，并提供相关论文、代码库等资源。

2025年3月16日19时作者老刘说NLP

2025年3月17日的文章介绍了RAG相关进展的三方面内容：推理模型在机器翻译中的应用、量化文本分块的有效性方法，以及通过引入层级结构解决局部信息与全局信息间的差距问题。

2025年3月15日19时作者老刘说NLP

2025年3月15日北京下雪。文章介绍了视频多模态RAG记忆增强检索和GDELT事件知识图谱构建及与RAG效果评估，讨论了不同方法的优缺点及其在问答任务中的应用。