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大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

大模型不是直接算答案，而是生成一个结构化的调用请求： { "tool_call": { "name": "add", &

Function Calling 大模型

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

图二：关键在于，在 embedding 之前记录一下 chunks 的哈希值详细看一下 LangChain 是怎么帮忙开发人员化解这个问题的，首先如上图所示，我们需要一个对象来记录、管理文档 chunks

大模型

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

2 BGE M3-Embedding 2.1 训练数据构建 M3-Embedding的训练用了非常庞大且多样化的多语言数据集，

BGE M3-Embedding 多语音检索

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

此外，Outfit Anyone 基于人工智能技术，能自动处理和优化画面，使试穿效果更加真实。

Outfit Anyone 模拟

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

使用思维导图来组织和记忆信息提示：“解释如何为[某主题]创建一个思维导图，以可视化的方式构建和组织关键概念，帮助更好得理解和记忆。”

GPT

花钱买AI写作工具？究竟哪款工具值得你掏钱

让我们稍微深挖一下，看看在这个AI技术日新月异的时代，我们到底该如何明智地选择和使用工具，最大化地发挥它的效用。

写作 ChatGPT

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

指令可以是包括一系列“问题-思考步骤-行动步骤-示例”的结构化提示词，在ReAct（协同推理和行动）技术支持下，基础模型可以通过推理和决策找出相应的解决方案。

开源模型

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

它们会利用上下文线索和先验知识来优化上下文长度，同时保持回答的质量，这对于那些资料匮乏的领域特别有价值。

上下文工程 AI

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

这些课程教授用户如何使用不同的AI模型，编写有效的提示，优化生成结果，以及在各种领域中应用生成式AI等等。

我，大语言模型

作为大语言模型，我不是人，只是文化的参与者，文化的提炼物，我由文化而诞生。

大模型

十条最佳GPT提示词，让你成为任何领域大师

2️⃣ 利用可视化的力量 prompt：Guide me through a visualization exercise to help

ChatGPT

四木测评｜让教父唱《野狼disco》、恶搞《甄嬛传》，火遍全网的阿里明星项目EMO正式开放

成品视频里出错的画面我们看到，视频左上角的人脸会有膨胀收缩的变化，远景中的另外一只手出现了残影。

EMO 阿里全民演唱

Yi技术报告细节分享

数据在构造过程中，采用WizardLM中的方法获取难度较高提示的数据集，采用LIMA中回复风格（总-分-总）对生成回复内容格式化，采用“Step-Back”模式对维链数据格式化。

Yi模型大模型

Python入门与语法速查

list_a * 2) print ("连接列表:", list_a + list_b) #列表中的元素是可以改变的 list_a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] print("变化前

python 编程

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

奖励模型训练完成之后就要进入强化学习阶段。

大模型

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