文章列表-AI魔法学院

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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

向量数据库利用人工智能中的Embedding方法，将图像、音视频等非结构化数据抽象、转换为多维向量，由此可以结构化地在向量数据库中进行管理，从而实现快速、高效的数据存储和检索过程，赋予了Agent“长期记忆

AI Agent 大模型人工智能

AI颠覆的第一个体育赛道，来了

在东京奥运会上，AI评分系统被用于体操项目，通过红外线追踪运动员动作并实时转换成三维立体图像，辅助裁判进行公正评分。

体育 AI

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

还要确保相关片段包含解释它们所需的所有相关上下文 - 换句话说，不要提取缺少重要上下文的小片段。

提示词 prompt

LangChain Agent 原理解析

提示词模板要实现 Agent，我们需要先定义一套基于 ReAct 的提示词模板，示例中的 Agent 就是基于 ReAct 原理来实现的，为了方便理解，我们将官方的英文提示词模板换成中文和去掉一些没必要的内容

大模型

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

我们着重测试了通过自己长期使用，总结出来大模型最擅长的几种能力，包括对文章进行扩写、缩写和变换写作风格的改写，以及总结长文章的要点等。

大模型

将这些“阴谋诡计”喂给AI，使AI一天写一篇短篇小说

### 权衡之术：柳暗花明权力的博弈巧妙地运用权力的交换、让步与威胁，是达成目标的重要手段。

AI 写作

金融行业的AIGC应用

的提示工程和选股使用指南；广发金工的《Transformer架构下的量价选股策略：ChatGPT 核心算法应用于量化投资》，利用的是ChatGPT模型的核心算法——Transformer模型，输入个股涨跌幅和换手率面板数据

金融大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强大模型

SEO知识点入门

当你换友链想着歪主意的时候，你就会知道nofollow。

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

2、embeddings: OpenAIEmbeddings 类的一个实例，它负责使用 OpenAI 的语言模型将文本数据转换为嵌入（即数值表示）。

知识库 langchain

不出所料，字节个把月就整出了自己的manus,不用积分，无需会员，快来体验coze空间吧

B8%E5%85%B3%E5%86%85%E5%AE%B9-30f808f2d4.jsx 我让coze空间给生成个原型，这次成功了，但是还生成的类似一个报告的网页整个就是把markdown的内容换成静态网页展示了一下

manus 阿里

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

数据处理与转换：当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时，如数据清洗、文本翻译或图像转换。

大模型提示词

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

换句话说，如果一个节点被探索得较少且其子节点也较少被访问过，那么第二项的值会较高。

PromptAgent 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

· 问题解释及需求分析：要实现语义级别的分割，而不是简单基于html或者pdf的换行符分割。

开源模型

chatglm3基础模型多轮对话微调

其实数据处理chat_data_module.py中会拼接一些token就是拼接user、assistant、换行等特殊token SFT的方式假设SFT的数据为 Q1,A1,Q2,A2,Q3,

ChatGLM 微调

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