旋转位置编码是一种新兴的NLP位置嵌入技术，被广泛应用于Llama、PaLM等最新的大型语言模型中。本文深入解析了旋转位置编码的工作原理，及其如何克服传统绝对位置编码和相对位置编码的缺点。 主要内容包括: • 绝对位置编码和相对位置编码的优缺点分析 • 旋转位置编码的数学原理与实现方法 • 旋转位置编码如何同时包含绝对和相对位置信息 • 旋转位置编码在计算效率和推理适用性方面的优势 通过详细的解释和图示，本文帮助读者全面理解这一先进的位置编码技术，为深入研究大型语言模型提供了重要参考。

本文深入探讨了为RAG（检索增强生成）系统添加引文编号（citation）的多种方法，旨在提高AI回答的可信度和可追溯性。文章介绍了四种主要方法：直接Prompt、Langchain的四种官方方法、以及创新的后挂载技术。重点分析了后挂载方法的实现原理和代码示例，展示了如何在不干扰AI生成过程的情况下，为回答添加准确的引用。

探索LangChain的新索引API，了解如何高效地将数据源同步到向量存储中，避免重复内容和未更改内容的重写。通过详细的操作指南和实例演示，帮助开发者轻松实现数据的增量更新和向量存储的清理。

提示技术提升大语言模型性能，包括零样本提示、少样本提示和指令提示。零样本提示无需示例，直接描述任务；少样本提示通过提供示例提高模型性能；指令提示直接表达期望输出，适用于具备指令遵循能力的模型。关键在于选择适合的提示技术，确保描述清晰，减少偏见，提高指令遵循能力。

在拥有公网IP的环境下，通过SSH隧道设置安全的内网穿透环境可以有效降低网络攻击风险。直接开放远程访问端口易遭受持续的扫描和攻击，而使用SSH隧道封装RDP流量，则通过加密、封装和端口转发显著提高安全性。本文详细介绍了如何在Windows上安装和配置OpenSSH服务器、禁用密码认证、启用密钥认证，以及配置防火墙和SSH隧道，从而实现更安全的远程桌面连接

这篇文章详细介绍了大语言模型（LLM）的提示工程策略，强调了建立可靠的评估方法、从简单的提示开始、逐步增加复杂性以及清晰具体地描述期望输出的重要性。文章还探讨了提示组件的结合，如输入数据、示例、指令、指示器和上下文信息，并分析了这些组件如何帮助模型处理复杂问题。

本文展示了基于Langchain框架，利用LLM对无参考文本的摘要生成质量进行评估的关键步骤。

在这个信息受限的时代，掌握如何使用Tailscale自建DERP服务器来创建一个私有局域网不仅是一项技能，而是一种自由的象征。本文将引导您通过简单的步骤，解锁网络自由，享受无界连接的快感。

给你一个整数 n，请你判断该整数是否是 2 的幂次方。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。如果存在一个整数 $x$ 使得 $n==2^x$ ，则认为 $n$ 是 2 的幂次方。

基于LangChain最新LCEL特性，采用Map Reduce方式进行长文本摘要

本文介绍了vLLM分布式多GPU Docker部署的踩坑经历。在部署过程中遇到了Docker里面的ray客户端不能找到直接安装在宿主机上的ray cluster，以及ray节点需要保持ray版本严格一致等问题。经过探索，找到了一种可行的方案，即不同node之间采用原有跑vLLM的Docker环境，基于Docker里面的ray，连接各节点，组成cluster，再在主节点（head节点）上，运行大模型API启动命令。

本文详细介绍了如何使用FastAPI搭建一个药品说明书查询服务的后端API，如何通过Docker进行高效部署，以及如何使用Action集成到ChatGPT GPTs以增强服务的交互性和智能性。从数据库选择到域名配置，本指南为开发者提供了一系列步骤，帮助您快速上手并优化您的GPTs。