首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
订阅专栏
生成式AI探索和研究,场景落地。
等 150 人订阅
共860篇文章
创建于2023-05-22
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
基于模式提示的复杂多智能体系统构建——使用 Airbyte 和 Pinecone 摄取数据
在本章中,我们将构建一条实用的数据 pipeline,它会从 Amazon S3 读取 PDF 文档,并将其摄取到 Pinecone 向量数据库中。该 pipeline 使用 Airbyte 来管理整
基于模式提示的复杂多智能体系统构建——启动你的数据迁移项目
构建智能体式应用的第一步,是找到并分类对应用有价值的数据,然后将这些数据迁移到向量数据库中。这个过程通过一个工作流完成:首先对数据进行切分,然后从这些切分后的数据块中创建嵌入,最后将它们存储到向量数据
基于模式提示的复杂多智能体系统构建——使用 GenAI 构建:参数、调优与项目阶段
如果你是第一次启动 GenAI 项目,那么你可以预期这个项目会与你过去经历过的其他非 AI 项目有所不同。造成这种差异的主要原因是,GenAI 项目在配置参数时需要解决循环依赖问题。GenAI 项目也
基于模式提示的复杂多智能体系统构建——嵌入:AI 的语言
嵌入是支撑 GenAI 的最重要技术之一。因此,理解 GenAI 需要对嵌入形成良好的直觉,因为它们在多个方面都非常有用,从分析 prompt,到决定如何存储文档,都是如此。可以把嵌入看作 LLM 使
基于模式提示的复杂多智能体系统构建——引言:模式、抽象与 GenAI 图景
本章介绍本书的核心理念:构建 GenAI 应用,最好的方式是使用成熟的软件工程工具、抽象和模式,而不是重新发明轮子。 在本章中,我们将研究抽象和设计模式在 GenAI 中的作用;学习如何把新的 Gen
用 Langfuse 打造终极 LLMOps 体系——使用 Langfuse 指标提炼可执行洞察
引言 在本章中,我们将探索 Langfuse 的仪表盘和分析能力如何帮助团队把 LLM 应用生成的数据转化为可执行洞察。基于运行时收集到的 traces、observations 和 evaluati
用 Langfuse 打造终极 LLMOps 体系——在 Langfuse 中评估 LLM
引言 本章介绍 Langfuse 中的 Evaluation 功能,它允许我们同时使用自动化指标和人工反馈来评估回答质量。我们会覆盖一些定量指标,例如响应延迟、token 效率和单次查询成本;也会覆盖
大语言模型:那些硬核难题——LLM 对齐:一个案例研究
请注意,本章会讨论有害提示词,例如询问 LLM 如何制造炸弹,以及不安全的模型行为,目的在于评估和缓解安全风险。必要时,示例会被缩写或抽象化处理。 在本章中,我们使用 alignment(对齐) 这个
大语言模型:那些硬核难题——面向安全性的 LLM 评估
请注意,本章会讨论有害提示词,例如询问 LLM 如何制造炸弹,以及不安全的模型行为,目的在于评估和缓解安全风险。必要时,示例会被缩写或抽象化处理。 如果缺乏适当防护,LLM 可能会生成有害内容,并对恶
大语言模型:那些硬核难题——结构化数据输出
虽然 LLM 擅长生成文本,但要让它们生成遵循严格规则的结构化输出,例如二元的 “yes” 或 “no”,或者一致的 JSON,仍然很困难。核心问题来自 LLM 生成输出的方式:它们逐个 token
大语言模型:那些硬核难题——评估差距
LLM 的出现,以及随后基于 LLM 的应用(LLMBA)的快速采用,标志着软件开发、测试与验证领域发生了一次关键转变。与传统软件系统不同,传统软件系统通常以确定性输出为常态;而 LLM 和 LLMB
大语言模型:那些硬核难题——第一性原理:在开始用 LLM 构建之前,我们需要考虑什么
大语言模型(LLM)代表了一个真正的拐点:它改变了软件能够做什么,也改变了我们构建应用的方式。LLM 能够理解上下文,识别文档之间的模式,生成连贯的解释,并且在没有脆弱规则集或海量训练数据的情况下,适
用 Langfuse 打造终极 LLMOps 体系——Langfuse 中的 Prompt 管理
引言 Prompt 是任何 LLM 驱动应用的基础,有效管理 prompt 对于构建可靠且成本高效的系统至关重要。本章介绍 Langfuse 的 prompt 管理能力,这些能力为创建、版本化和迭代
用 Langfuse 打造终极 LLMOps 体系——Langfuse 中的可观测性
引言 可观测性是可靠 LLM 应用的核心组成部分。我们已经看到,Langfuse 提供了一个专门构建的平台,用于深入了解 prompt、模型和响应在生产环境中的行为。本章介绍 Langfuse 的可观
下一页