BRAUNSDALE HOLSTEINS LTDBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	BRAUNSDALE HOLSTEINS LTD
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Company Directories & Business Directories

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BARKMAN CONSTRUCTION LTD
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BARKMAN GRAVEL AND LANDSCAPING LTD

Company News:

大模型的Prompt工程和RAG - 知乎
传统 LLM 像是一个“闭卷考试的学生”，仅依赖记忆（预训练数据）回答问题；RAG 则像是一个“开卷考试的学生”，可以查阅资料后再作答，准确性更高。
【干货】从零掌握大模型优化技术：Prompt工程、RAG与 . . .
文章浏览阅读964次，点赞26次，收藏17次。文章详细介绍了大语言模型 (LLM)性能优化的三大核心技术：提示词工程通过优化输入引导模型输出；检索增强生成 (RAG)结合外部知识检索提高准确性；微调 (Fine-tuning)针对特定任务调整模型参数。这些技术可单独或组合使用，各有优缺点和适用场景，共同构建
Prompt和RAG工程 | Tetuka的个人笔记
RAG 是一种将信息检索（Information Retrieval）系统与大语言模型（LLM）相结合的技术架构。它首先从外部知识源（如公司文档、数据库、网页等）检索出与问题相关的信息，然后将这些信息作为上下文（Context）与用户问题一起组成 Prompt，发送给 LLM 来生成答案。
AI应用工程师面试必问LLM原理Prompt与RAG实战-开发者社区 . . .
本文系统梳理了AI应用工程师面试的核心问题与权威答案，内容贯穿LLM原理、Prompt工程、RAG应用设计及项目实战，助您构建完整的技术知识体系，自信通过每一轮技术面试。
【RAG实战】Prompting vs. RAG vs. Finetuning: 如何选择 . . .
本文探讨了构建基于大型语言模型（LLM）应用时的优化方法，包括提示工程、微调、RAG及混合方法。决策时需考虑外部知识需求和适应性需求，以选择最适合的方法提升模型实用性。
一文详解大模型技术栈：LLM、RAG、Agent全解析，零基础 . . .
Prompt工程是发挥LLM能力的关键技术，好的Prompt设计能够显著提升模型性能。 Prompt设计原则 1、清晰性与具体性明确任务目标，避免模糊描述，提供具体的输入输出格式 2、上下文提供提供必要的背景信息，说明约束条件，定义关键术语 3、结构化输出
LLM Cookbook 中的提示工程、RAG 集成与微调工程实践 . . .
基于吴恩达 LLM 课程的中文 cookbook，本文提供提示工程的最佳提示模板、RAG 系统的本地部署参数以及微调管道的完整实现指南，支持开发者快速上手工程实践。
RAG策略下的Prompt提示工程深度解析
随着技术的不断进步，检索增强生成（RAG）策略逐渐崭露头角，成为Prompt提示工程中的重要一环。本文将带您深入探索RAG策略下的Prompt提示工程，揭开其神秘面纱。
一文彻底搞懂大模型 - Prompt Engineering、Function Calling . . .
Prompt Engineering，即提示工程，是指设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt）的过程。这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。
【智泊AI】手把手教你Prompt+RAG+微调 | 一文说清！ - 知乎
鉴于提示词工程对LLM的核心作用，在实际应用过程中，使用RAG、微调或其他高级技术之后也应该再次优化提示词，提示词工程贯穿LLM性能优化的过程始终。