文章列表-AI魔法学院

文章列表

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

此外，它还包括一些用于处理 LLM 的便捷实用程序。

langchain 大模型

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

这一框架下 LLM 是核心推理引擎，而 agent 是使 LLM 扬长避短、结构化思考的方法论。

大模型 AI编程

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

整个方案设计如下图所示由两部分组成：问答系统框架概要 LLM。

知识库

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

上述文件全部下载之后保存到本地的一个目录下即可，我们保存在：\\llm\\chatglm-6b-int4 注意：建议在py文件中，所有的地址都写成相对地址，即..

提示词 prompt chatgpt

大模型压缩首篇综述来啦~

近来，LLM以惊人的推理效果惊艳全世界，这得益于它巨大的参数量与计算任务。

大模型

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

国产芯片迎来一次机会，设计并量产 14nm 的中算力、大显存 LLM 推理芯片，可以绕开芯片制程的瓶颈迅速商业化测算 GPT-4 的训练算力需求首先估算

Sora 推理算力

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

这可以通过使用预训练的LLM作为起点，然后在特定任务或领域的标记数据集上训练它来完成。

大模型训练

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

因此对于解决这个问题最好的办法是，可以保证LLM模型在做出分析决策时，必须将应该有的知识提供给LLM。

大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

;from llama_index import ServiceContext ctx = ServiceContext.from_defaults(llm=llm) &

RAG 大模型

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

因此我估计这个主题可能会比之前的主题引起更大的争议，但是如果从产品形态而言，我认为智能客服就是LLM可用于生产的最成熟情景之一。

ai 客服

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

为动力的网络应用，使用Nextjs和Prisma[94]•LangChain.js LLM模板[95]: LangChain LLM模板，允许您训练自己的定制AI LLM模型。

工作

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

注意：这里是让LLM去做事，不是去对话。

大模型

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

其核心抽象是将Llamaindex的各种模块（LLM、提示、查询引擎、检索器等）作为DAG图上的节点，通过声明式编排完成应用逻辑开发。

Query Pipeline 大模型

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

BELLE 的目标是促进中文对话大模型开源社区的发展，愿景是成为能够帮到每一个人的 LLM Engine。

训练大模型 belle

RAT = CoT + RAG

大规模语言模型（LLM）处于此类研究的最前沿，旨在模拟人类对概念的理解和表达。

RAT 协同思维链检索增强生成

<...5 6 7 8910 11 12 13 14 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1