AIGC时代

目前主要解决的问题就是文生图和智能问答机器人

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文生图 stable diffusion 部署

1. 服务器一般是AWS Runpod 腾讯 阿里
2. 框架 stable diffusion
3. 内核 模型文生图模型
4. 调试lora 比例0.3-0.8
5. controlnet 预处理<TTP 的 RAG>
6. 输出结果是api给前端调用

智能问答LLM <---> SLM 配置

1. 面临的问题

2. 伦理

3. 幻想

4. 时代

5. 模型选型 ChatGPT Ollama meta 其他

6. 参考依据 HuggingFace热度和Qanything评测

7. 商用解决方案

8. 用户输入

9. 模型库

10. 知识库 <--->在线/离线

11. 三者交会交给RAG来处理

12. RAG（检索增强生成）--->GraphRAG 部署Langchain

13. 用户输入内容

14. Embedding模型

15. Rerank模型<上下文重排，减少大模型内存消耗>

16. RAG处理<检索知识库：减少幻想和伦理>

17. 知识库Embedding

18. LLM处理返回

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