PROJICONTROLE INCBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	PROJI-CONTROLE INC
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Company Address:	1 Place Ville-Marie #2821,MONTREAL,QC,Canada
ZIP Code: Postal Code:	H3B4R4
Telephone Number:	5148666282
Fax Number:
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	573401
USA SIC Description:	Computer Software
Number of Employees:	1 to 4
Sales Amount:	$1 to 2.5 million
Credit History: Credit Report:	Very Good
Contact Person:	Dan Boyd
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Company Directories & Business Directories

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PROLABO DENTAIRE INC
PROJO MANAGEMENT INC
PROJO MANAGEMENT INC

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PROJI-CONTROLS INC
PROJI-CONTROLE INC
PROJETS RICHELIEU INC

Company News:

一文看懂大模型热门核心概念：LLM、Prompt、AI Agent . . .
用户提问后，根据用户的问题到外部数据库中检索得到上下文（context），得到的上下文与用户的问题整合后，作为 Prompt 提示词送入大模型，供大模型搜索答案。
【智泊AI】手把手教你Prompt+RAG+微调 | 一文说清！ - 知乎
通过科学的Prompt Engineering进行 LLM 性能调优，开发者能够以极低学习曲线挖掘模型的潜在能力。相较于模型微调或架构改造等复杂方案，这种基于自然语言指令的优化范式不仅实施门槛大幅降低，其边际成本优势更使其成为工业落地的优选策略。
AI 全栈工程体系中，Prompt Engineering、AI Agent 和 RAG . . .
RAG (Retrieval Augmented Generation)是一种解决 LLM 知识局限性和幻觉问题的关键技术。它通过动态地从外部知识库（如向量数据库、文档等）中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而增强模型的生成能力，使其回答更准确、基于事实且具有时效性。一个典型的 RAG 工作流程包括准备外部知识源（如索引和向量化）、根据用户查询进行检索，然后将检索到的信息与查询结合（增强）后输入给 LLM 生成回答。 RAG 为 LLM 提供了超越其训练数据之外的外部知识，这对于处理需要最新信息或特定领域知识的任务至关重要。协同工作：Agentic RAG 作为核心模式这三者的协同工作在 Agentic RAG模式中得到了突出体现。
LLM基础概念（RAG、微调流程、Prompt） - CSDN博客
RAG是一种将信息检索与生成式语言模型相结合的强大框架，它突破了传统LLM的知识局限性，能够动态利用外部知识库生成更加精准、自然的回答。
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。
RAG策略下的Prompt提示工程深度解析
RAG策略下的Prompt提示工程为我们提供了一种新的思路和方法来优化自然语言处理任务。通过结合检索和生成技术，RAG策略能够充分利用外部知识库来提供更新、更准确的回答。
提示工程、RAG 和微调，如何让 LLM 应用性能登峰造极
LLM（大语言模型）的通用性很高，用大模型搞个演示用的 demo 应用很容易，但是遇到在生产环境中部署使用时，需要不断迭代和改进 LLM 应用的性能，许多问题就暴露出来了，包括：
优化LLM的最佳实践（提示工程、RAG和微调） | Liz
它还将最小化提示工程 (Prompt Engineering) tokens的使用，从而为检索的上下文留出更多空间。 10 OpenAI RAG 调优案例某OpenAI客户有一个包含两个知识库和一个LLM的管道。任务是获取用户问题，决定使用哪个知识库，进行查询，并使用一个知识库来回答问题。 10 1 未成功的实验 10 2 成功的实验此处未使用微调，表明问题与上下文相关。
大模型基础：基本概念、Prompt、RAG、Agent及多模态 . . .
RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。
大模型核心概念深度解析：LLM、Prompt工程、AI Agent与 . . .
在大语言模型的应用中，Prompt工程的出现是为了解决如何有效引导模型输出目标结果的问题。 Prompt即是输入到LLM中的文本提示，通过设计合理的提示信息，可以让模型根据特定的上下文生成期望的结果。