LIama3+Groq 最强组合，800 tokens/s！推理速度真的太快了！ - 大模型知识库|大模型训练|开箱即用的企业大模型应用平台|智能体开发|53AI

RAG系列04：使用ReRank进行重排序

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法：基于重排模型和基于 LLM。文章指出，重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程，类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中，精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用 Cohere 提供的在线模型、bge-reranker-base 和 bge-reranker-large 等开源模型以及 LLM 实现重排序的方法。最后，文章得出结论：使用重排模型的方法轻量级、开销较小；而使用 LLM 的方法在多个基准测试上表现良好，但成本较高，且只有在使用 ChatGPT 和 GPT-4 时表现良好，如使用其他开源模型，如 FLAN-T5 和 Vicuna-13B 时，其性能就不那么理想。因此，在实际项目中，需要做出特定的权衡。

LangGPT论文：面向大语言模型的自然语言编程框架（中文版）

大语言模型 (Large Language Models, LLMs) 在不同领域都表现出了优异的性能。然而，对于非AI专家来说，制定高质量的提示来引导 LLMs 是目前AI应用领域的一项重要挑战。

第三篇：要真正入门AI，OpenAI的官方Prompt工程指南肯定还不够，您必须了解的强大方法论和框架！！！

自从ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）于2022年11月30日发布以来，一个新兴的行业突然兴起，那就是提示工程（Prompt engineering），可谓如日冲天。从简单的文章扩写，到RAG，ChatGPT展现了前所未有的惊人能力。

（三）12个RAG痛点及其解决方案

痛点9:结构化数据QA 痛点10:从复杂 PDF 中提取数据痛点11:后备模型痛点12:LLM安全

（二）12个RAG痛点及其解决方案

痛点5:格式错误痛点6:不正确的特异性痛点7:不完整痛点8:数据摄取可扩展性