人工智能技术的飞速发展，使得大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。从自然语言处理到图像识别，大模型的应用无处不在。然而，尽管大模型已经取得了显著的成就，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。

前一天我们讲到：prompt（提示词）是我们和LLM互动最常用的方式，我们提供给LLM的Prompt作为模型的输入，并希望LLM反馈我们期待的结果。

根据 BCG 的银行生成式 AI 报告，一个好的 Prompt 可以极大地提高效率和效果。

GraphRAG 是一种基于图的检索增强方法，由微软开发并开源。它通过结合LLM和图机器学习的技术，从非结构化的文本中提取结构化的数据，构建知识图谱，以支持问答、摘要等多种应用场景。GraphRAG的特色在于利用图机器学习算法进行语意聚合和层次化分析，从而能够回答一些高层次的抽象或总结性问题，这是常规RAG系统的短板。

【LLM大模型】Llama3.1 部署本地知识库应用

Facebook最新的Llama3.1大模型发布了。今天手把手教大家如何在本地电脑上部署Llama3.1大模型，个人电脑也可以轻松运行，打造一个属于自己的本地大模型助手。

就在昨天，智谱 AI 发布了最新开源模型 GLM4,通过 10T 高质量多语言数据与更先进的训练技术,达到了更加出色的生成效果。

在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。

尽管大模型非常强大，但仍然有着自身的局限。大模型可以生成看起来非常值得信赖的内容并引用外部资源，但是，大模型本身并不能直接访问互联网也不能访问互联网的资源。

在信息技术飞速发展的今天，运维工作已经从最初的人工操作，逐步演变为自动化、AIOps（人工智能运维）和ChatOps（通过聊天的方式去运维）。