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来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

一个标准做法是将信息的embedding表示保存到一个向量存储数据库中，该数据库可以支持快速最大内积搜索（MIPS）。

Agent

做大模型需要的环境设置

python=X.X -n即--name，your_env_name是你自定义的环境名称。

开发环境

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

ensp;在这里你可以体验到CosyVoice模型的三个版本对应的效果,其中界面如下: 实战篇: 语音识别模型SenseVoice模型-手把手实操部署权重推理环境配置这块环境配置简单了很多，对python

asr tts 声音

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

MemGPT 使用函数在主上下文和外部上下文（归档和调用存储数据库）之间移动数据。

MemGPT 大语言模型

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

ChatGLM3 本次集成了自研的 AgentTuning 技术，激活了模型智能体能力，尤其在智能规划和执行方面，相比于ChatGLM二代提升 1000% ；开启国产大模型原生支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操作

chatglm 智普大模型

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

对于这类文本，我们的策略是把多级标题提取出来，然后适当做语义扩充，或者去向量库检索相关片段，最后用LLM整合即可。

大模型

TTS它又来了！OpenVoice：一款借鉴于TTS实现的强大的AI语音克隆工具！

git clone https://github.com/myshell-ai/OpenVoice.git 2、安装项目依赖库，依赖库列表在项目根目录下requirements.txt

tts 文本转语音

WeChaty：强大的微信个人号机器人SDK

除了 Node.js，WeChaty 还提供了 Python 接口，为 Python 开发者提供了使用 WeChaty 的便捷方式。

微信接口

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

在以前做知识库问答的过程中用到的embeddings不就是实现了语义的匹配吗？

embedding 大数据分类

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统从给定的知识库中检索相关信息，从而使其能够生成事实信息、上下文相关信息和特定领域的信息。

RAG 检索

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

一种标准做法是将信息的 embedding 保存到向量存储数据库中，该数据库支持快速最大内积搜索（Maximum Inner Product Search，MIPS）。

agent

保姆级教程：图解Transformer

Python 1 2 3 4 5 6

人工智能

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

需要注意的是，如果要使用 GGUF 格式支持，必须先手动安装“llama-cpp-python”。

OuteTTS-0.1-350M 音频

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

Python 修 Bug 发现并修复 Python 代码中的 Bug *注意，这个是 api 里的 system prompt 你的任务是分析提供的Python代码片段,识别任何存在的错误或错误

prompt 写作

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

RDB）：这是最传统和广泛的数据库，比如传统的PostgreSQL、MySQL、Oracle数据库等，即使在现在，关系型数据库依然是当今绝大多数应用系统运行的架构基础； · &ensp

大模型 PostgreSQL

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