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会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

图1: 知识型问题 vs 政策型问题相较于知识型问题，政策型问题对于知识库应用判定用户意图的能力和回答的准确性上有着近乎苛刻的要求： 100%的准确。

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

sd的api是必须的技能上个月做了安卓和苹果手机用远端sd进行跑图的几个demo，整体流程很简单购买云端服务器-> 内网穿透 -> api形式运行sd -> 手机发送api请求，

文生图 api

吴恩达Prompt教程之总结图解

Instruction tuned LLM首先需要从大量文本数据中训练处一个Base LLM，随后使用指令和比较好的输入输出去进一步训练（微调、优化）LLM，在训练过程中，输入和输出都是作为指令给到LLM，要求Base

prompt 教程吴恩达

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

但是，更有洞察力的观察家可能已经注意到最近的帖子：来自 ChatGPT 的丑陋数字揭示人工智能需求已经萎缩或《华尔街日报》和《华盛顿邮报》的类似报道。

大语言模型

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

因为“信、达、雅”的翻译，可能会令模型更容易误解指令要求。

大模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

添加完代码后，我们重启下 WebUI 服务，试用下新增的工具，查看运行结果：使用 API 接口进行工具调用我们再来看如何在 API 接口中使用工具调用，在 API 请求参数

ChatGLM3 大模型

零代码编程：用ChatGPT打造一个信息推送的微信机器人

现在有很多这方面的消息推送工具，比如wxpusher、Pushplus、server饭、server酱等： pushplus：免费账号一天限制200条请求数，1分钟内最多接收5次请求，超出的请求不再推送

ChatGPT

掌握Prompt的6心法

这句话就是一个Prompt,是一个简单的指令,要求你执行"买面包"这个任务。

prompt 写作

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

可以通过pip安装：`pip install thulac` 这些分词库都有各自的特点和适用场景，你可以根据自己的需求选择合适的分词库进行使用。

Python 分词库

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

它们不持久原因主要还是需求点本身低频或非刚需，噱头价值衰减。

AI工具

保姆级AI写论文，ChatGPT写论文指令全集

(可以自行调整要求越精细，AI 输出效果越好) 开题报告指令: 我的论文课题是《xxxxx》。

ChatGPT 指令

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

6、未来，AI大模型的进步不会主要依赖于将上下文或其他信息填充到查询上下文窗口中以提出更复杂的问题，而是可能根据人们的需求，推出拥有不同的记忆存储方式或不同的自定义模型。

Llama 3 大语言模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

LLM 是容易失忆的大脑，向量数据库就是海马体: 一方面，LLM 能浏览专用数据与知识，解决 Hallucination 的问题使回答更精准；另一方面，LLM 能回忆自己过往的经验与历史，更了解用户的需求，

OLAP For Embedding 一体化数仓

Github2.1万星！开发者的“瑞士军刀” 开源！

可扩展性：许多 DevToys 实用程序支持自定义和扩展，允许开发者根据自己的需求调整工具的功能。

DevToys 工具集开源

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

第三部分：智能体产品笔记和思考 Key Takeaway：1）卓越的产品/想法是用新技术解决了新问题/新需求—哇，真的有需要！

大模型

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