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  • SpringAI-MCP技术初探
    本文介绍了下目前比较火热的MCP协议设计内容以及关键思想，同时基于SpringAI的两个版本分别给出了具体的实现方案
    后端 人工智能 AI编程
  • RAG（检索增强生成）的演变：初级 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG 架构
    大型语言模型（LLMs）通过在自然语言任务及其它领域的成功应用，如 ChatGPT、Bard、Claude 等所示，已经彻底改变了 AI 领域。这些 LLMs 能够生成从创意写作到复杂代码的文本。然而
    架构
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  • RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库
    RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库 本篇文章是 Milvus 向量数据库学习的总结篇，打造自己的知识库系统。 RAG是什么 RAG 是retrieval-a
    LLM 程序员 人工智能
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  • LangChain 一 hello LLM
    前言   先是OpenAI引爆AI狂热，再是Llama2、通义千问、文心一言百家齐放，最近Google Gemini一出来就是梭哈。LLM已逐步被传统应用整合，升级为AI应用。其中，LangChain
    人工智能 AIGC LLM
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  • 深入浅出 LangChain 与智能 Agent：构建下一代 AI 助手
    我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和
    ChatGPT
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  • RAG一文读懂！概念、场景、优势、对比微调与项目代码示例
    本文结合“基于 ERNIE SDK+LangChain 搭建个人知识库”的代码示例，为您讲解 RAG 的相关概念。 01 概念 在2020年 Facebook AI Research(FAIR)团队发
    百度
  • 使用直接偏好优化微调 Mistral-7b 模型
    预训练的大型语言模型（大语言模型，LLMs）本质上只能预测接下来的单词或符号（Token），这限制了它们直接回答问题的能力。为了让这些模型成为更实用的助手，开发者会通过训练模型理解一系列的问题和答案来
    AIGC mistral.ai
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  • LLM代码实现-Qwen（模型微调）
    简介 LLM 通用模型在各种任务上表现良好，我们可以将它们用作对目标任务进行微调的基础。 微调允许我们使模型适应目标域和目标任务，使其可以更好地完成我们所需要的特定的任务。 目前模型微调方法主要有 F
    算法 Python 人工智能
  • 基于 Fluid+JindoCache 加速大模型训练的实践
    使用基于 JindoRuntime 的 Fluid 在集团大规模机器学习模型训练中发挥了重要作用。在读样本加速场景中，通过使用 JindoCacheEngine，我们大大提升了系统的吞吐，使得 GPU
    云原生