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大模型应用的10种架构模式

智能体组合模式该架构模式强调了灵活性，通过模块化的人工智能系统，能自我重新配置以优化任务性能。

大模型架构

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

记忆可以定义为用于获取、存储、保留以及随后检索信息的过程。

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

记忆可以定义为用于获取、存储、保留以及随后检索信息的过程。

AI Agent 大模型人工智能

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

，使用的使用Google flight功能，在搜索过程中询问我往返时间，整个过程耗时颇长而且在检索机票的过程出了bug一直刷不出结果。

大模型

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

具体来说，YOCO由L个块堆叠而成，其中前L/2层是自解码器，其余模块是交叉解码器。

Decoder-Decoder YOCO 架构

垂直领域大模型的思考

需要注意的是一般垂直领域大模型不会直接让模型生成答案，而是跟先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation

垂直领域大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

LMU | 多模态RAG系统论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21943 检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。

大模型研究

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

该框架结合了归纳知识和检索文档，并利用大型语言模型（LLM）通过一种基于归纳推理模式的新提示方法生成这种知识。

IAG框架大语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

那么，这种检索过程是如何运作的呢？

RAG 大语言模型

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

3、AI 搜索类的产品，前半年也有小小的破圈。

AI工具

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

Components and Chains 在 LangChain 中，Component 是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序。

langchain 大模型

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

ensp; 结合LlamaIndex使用Timescale Vector的实例尝试PostgreSQL的原因最近两周我和小明在研究基于大模型的检索应用

大模型 PostgreSQL

预训练对话大模型深度解读

、小爱，有点傻傻的”智能“；深度学习时代，典型的ChatGPT。

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

解决方案思想（原则）基于LLM的文档对话架构分为两部分，先检索，后推理。

开源模型

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～～～

通用目标：支持任意本地软件（如游戏、Office、图像/视频编辑工具）多模态输入：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

AI Agent 开源项目

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