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吴恩达Prompt教程之总结图解

当今最为热门的LLM实际上有两种模型类型，一种是基础模型BaseLLM，一种是微调模型Instruction tuned LLM。

prompt 教程吴恩达

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

设计含有 LLM 保护机制的系统级提示 6.

GPT-4 提示词

我去，找到一个Github上非常优秀的AI项目，可控制鼠标、键盘，模拟人类操作，太丝滑，收藏～～～

以截图为输入，支持键盘鼠标操作输出自主能力：内置“认知反思+技能更新”模块，能不断自我优化模块化设计：兼顾高可控性和扩展性，轻松适配新环境痛点场景自 GPT 系列大师诞生后，LLM

AI Agent 开源项目

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

内存（Memory）：此模块为LLM提供对会话历史的访问权限。

开源模型

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

那么为什么大语言模型（LLM）刚流行不久，就需要AI Agent呢？

大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

整个执行过程分为四步： a）获取Agent输入b）利用ReAct Prompt 调用 LLM 生成下一个操作/工具（或返回响应）。

Agent QueryPipeline 大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

LLM-based代理已经应用于各种实际场景。

大模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM

RAG 大语言模型

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

下面，我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调，相关代码放置在GitHub上面：llm-action。

大模型

吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流

目前，我们通常在零样本 (Zero-shot) 模式下使用大语言模型 (LLM)，即让模型一步步地生成输出，而不进行任何修改。

智能体大语言模型

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

使用AutoGen，开发人员可以灵活定义agent交互行为，这些代理能在多种模式下运行，灵活结合LLM、人工输入和各种工具，展现出强大的应用能力；当AutoGen被追捧的时候，LangChain团队默默发力

LangGraph AutoGen 对决

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我们也了解到FlowGPT即将推出一些平台更新，包括：一键将提示应用到聊天页面的能力与GPT-4和Claude LLM的集成更新的提示详情

开源模型

Agent具体实现

3.1.1 类别 · 计划代理：通过 llm 制定计划 · &

Agent 大模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

大模型时代，通常采用向量召回的方式从文档库里召回和用户问题相关的文档片段，输入到LLM中来增强模型回答质量。

大模型

大模型应用设计的10个思考

对于整个系统而言，目标是利用LLM的规划和理解意图的能力，以此来构建高效的项目。

大模型应用

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