资源介绍
RAG大模型，即Retrieval-Augmented Generation大模型，是一种结合了检索和生成技术的先进模型。它通过检索数据库中的相关信息，来辅助生成高质量的文本内容。
价值与亮点
- 提高文本生成质量：通过检索相关数据，RAG大模型能够生成更加准确、丰富的文本内容。
- 高效的信息检索：RAG大模型能够快速从大量数据中检索出所需信息，提高工作效率。
- 广泛的应用场景：RAG大模型适用于各种需要文本生成的场景，如问答系统、内容创作等。
适用场景
RAG大模型适用于以下场景：
- 问答系统：通过检索数据库中的答案，提供更加准确的回答。
- 内容创作：辅助生成高质量的文章、报告等。
- 信息检索：快速从大量数据中找到所需信息。
📂 资源目录
📁 NLP-Interview
📁 📁 文本分类
ClassifierTrick.pdf [880.8 KB]
Retrieval2Classifier.pdf [167.6 KB]
TextClassifier.pdf [3.6 MB]
📁 📁 主题模型
主题模型TopicModel.pdf [192.1 KB]
📁 📁 知识图谱
KBQA.md [24.3 KB]
Neo4j.pdf [724.5 KB]
知识图谱.pdf [1.8 MB]
📁 📁 预训练模型
📁 📁 bert
BERT源码解析-微调篇.pdf [256.7 KB]
BERT.pdf [1.5 MB]
BERT源码解析-句向量生成篇.pdf [176.6 KB]
BERT源码解析-文本相似度篇.pdf [227.9 KB]
BERT源码解析-主体篇.pdf [1.2 MB]
BERT源码解析-预训练篇.pdf [452.0 KB]
bert_generative.pdf [1.1 MB]
bert_big.pdf [1.8 MB]
Elmo.pdf [212.2 KB]
fastText.pdf [670.7 KB]
TFIDF.pdf [219.0 KB]
bert_zip.pdf [1.2 MB]
word2vec.pdf [547.4 KB]
预训练模型必看.zip [1.8 MB]
📁 📁 数据挖掘
数据挖掘.pdf [281.9 KB]
数据挖掘文档.png [493.5 KB]
📁 📁 对话系统
对话系统.pdf [1.2 MB]
📁 📁 命名实体识别
命名实体识别Trick.pdf [1018.2 KB]
DNN-CRF.pdf [767.8 KB]
CRF.pdf [1.2 MB]
中文命名实体识别.pdf [1.3 MB]
📁 📁 事件抽取
事件抽取.pdf [1.9 MB]
📁 📁 文本摘要
文本摘要.pdf [498.3 KB]
📁 📁 文本匹配
文本匹配模型 ESIM.pdf [394.8 KB]
语义相似度匹配任务中的 BERT.pdf [434.2 KB]
📁 📁 知识表示
知识表示.pdf [471.6 KB]
📁 📁 问答系统
Faiss.pdf [317.1 KB]
FAQ检索式问答系统.pdf [431.6 KB]
NLP-Interview文档.png [493.5 KB]
📁 深度学习
机器学习高频22题含答案.pdf [292.8 KB]
深度学习损失函数大全.pdf [322.0 KB]
深度学习精选54题含答案.pdf [495.3 KB]
深度学习大厂37题.pdf [321.4 KB]
📁 LLM-模型
📁 📁 31-LLM-Interview-Plus
大模型（LLMs）幻觉面.pdf [742.7 KB]
大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf [1.8 MB]
大模型（LLMs）推理加速篇(1).pdf [215.4 KB]
大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf [858.3 KB]
大模型（LLMs）显存问题面.pdf [274.2 KB]
大模型校招面试题.pdf [552.3 KB]
大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf [302.5 KB]
大模型（LLMs）分布式训练面.pdf [414.7 KB]
大模型 RAG 检索增强生成面.pdf [1.2 MB]
大模型（LLMs）蒸馏面.pdf [174.8 KB]
大模型（LLMs）推理加速篇.pdf [215.4 KB]
多模态常见面试题.pdf [328.9 KB]
31-LLM-Interview-Plus文档.zip [1.8 MB]
📁 📁 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面
参数高效微调篇PRFT.pdf [1.3 MB]
提示学习（Prompting）篇.pdf [193.7 KB]
适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf [90.6 KB]
LoRA篇.pdf [658.8 KB]
📁 📁 大模型（LLMs）langchain面
基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf [288.1 KB]
大模型（LLMs）langchain面资料.zip [1.8 MB]
大模型（LLMs）langchain面.pdf [303.9 KB]
大模型（LLMs）幻觉面.pdf [742.7 KB]
大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf [2.3 MB]
大模型（LLMs）训练集面.pdf [230.2 KB]
大模型（LLMs）进阶面.pdf [850.6 KB]
大模型（LLMs）推理面.pdf [538.2 KB]
大模型（LLMs）agent 面.pdf [1.1 MB]
大模型（LLMs）评测面.pdf [192.6 KB]
大模型（LLMs）基础面.pdf [386.3 KB]
大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf [195.4 KB]
大模型（LLMs）微调面.pdf [2.6 MB]
📁 Transformer面试
transformer面试题124题含答案.docx [971.9 KB]
transformer面试题124题含答案.pdf [2.0 MB]
NLP和大模型面试题.pdf [250.0 KB]
📁 NLP面试
NLP和大模型面试题.pdf [260.3 KB]
NLP最全八股面试含答案.pdf [1.1 MB]
NLP选择题38道含答案.pdf [365.2 KB]
NLP最全八股面试含答案.docx [116.0 KB]
📁 RAG相关(面试+简历+项目代码)
📁 📁 大模型RAG简历
RAG 项目总结.pdf [935.7 KB]
📁 📁 大模型面试题
RAG 高频题目.pdf [2.2 MB]
📁 📁 RAG项目完整代码
ai_rag_demo.zip [362.0 MB]
RAG相关(面试+简历+项目代码)资料.png [493.5 KB]
📁 大模型(LLMs)算法
大模型微调面试题.pdf [529.8 KB]
深度学习损失函数大全.pdf [322.0 KB]
大模型高频面试50题含答案.pdf [455.8 KB]
大模型高频面试50题含答案.docx [43.4 KB]
大模型(LLMs)算法100题含答案.pdf [906.7 KB]