ChatGPT与大模型研究

包括OpenAI的Sam Altman、Google DeepMind的Demis Hassabis以及Anthropic的Dario Amodei在内的多家知名AI公司领导者，均对其AI技术在医疗领

生成式人工智能与生物学的交汇，代表了生命科学中最具前景的前沿领域之一。预计未来8到10年，该市场规模将增长四倍，至少达到15亿美元。如此显著的增长，得益于正在重塑生物学研究和药物发现流程的革命性技术。

欢迎来到最后一章！在本章中，我们将重点探讨在生产环境中开发、部署、服务和管理生成式 AI 应用时必须考虑和应用的安全防护措施、政策以及最佳实践。我们还将回顾并讨论来自 LlamaIndex 和 Hay

本章开篇别无他法。2024年诺贝尔化学奖一半授予了大卫·贝克（David Baker），表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半则由德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·贾姆珀（Jo

在化学实验室担任研究科学家的时候，我的大部分工作与电影中所见的情景相去甚远：更多的是重复的常规操作，少有戏剧性动作。现实中科学家每天遇到的问题往往需要耗费大量时间和精力才能解决。生成式人工智能无法替代

在大型语言模型（LLM）日益强大的时代，它们生成的内容常常表现得条理清晰、准确且富有洞察力，令人容易产生隐性信任。前不久，我与一位熟悉某科学领域的同事讨论相关话题，我所有的论点都“通过”了 ChatG

在全面了解了使用大型语言模型（LLMs）的优缺点后，可以肯定的是，将语言模型与强大的工具和组件结合起来，能够显著提升生成式 AI 应用的能力。而这正是 LangChain 所做的——一个专为大型语言模

让我猜猜：如果不是因为ChatGPT，你大概不会读这本书。 OpenAI于2022年推出了这一开创性模型。与以往模型不同，ChatGPT能够进行自由形式的对话，并协助完成许多日常任务，从撰写文本、编写

本章将追溯人工智能在生命科学中的现状，并探讨像 LangChain 这样的现代工具如何帮助我们构建未来的应用——从分子设计到临床分析，AI 的足迹正在不断拓展。 我们的探索将涵盖以下几个方面： 生成式

成功广告活动的基础概念是记忆。想想你昨天看到的广告，再想想一年前甚至几年前的那些广告。你记忆最深刻的广告往往对你最有效，但可能对别人却未必如此。任何广告代理机构面临的主要挑战，就是设计能够激发不同个体

本章内容包括： 结构化数据提取 不同的数据提取方法 本章将探讨如何利用大型语言模型（LLM）从无结构数据源（如文本文件）构建知识图谱的过程。重点是讲解LLM如何从原始文本中提取并结构化数据，将其转化为

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至此，我们已经构建了 GenAISys 的核心框架。我们拥有了一个响应灵敏的小型 ChatGPT 式交互界面，超越了传统一对一的协同助手模式，创造了一个协作型多用户环境，AI 代理积极参与讨论。我们通

现代企业需要以前所未有的速度设计、生产和交付商品与服务。无论是在线云服务，还是餐饮配送、药品供应、服装销售等领域，响应速度已成为关键。这样一个以事件驱动的经济产生了源源不断的任务，只有同样基于事件驱动

一套面向业务的生成式AI系统（GenAISys）需要具备灵活性，能够应对快速变化的AI市场环境。AI控制器作为电商营销、生产、存储、分发和支持的自适应编排者，必须满足多样化任务需求，因此需要一个检索增

生成式人工智能系统（GenAISys）的控制器需要两个关键组件：对话代理和编排器。对话代理由生成式 AI 模型驱动，与人类用户和系统流程交互。另一方面，编排器则是一组生成式 AI 和非 AI 功能，例

在组织中实施生成式人工智能系统（Generative AI System，简称 GenAISys）不仅仅是通过 API 集成一个独立的模型，如 GPT、Grok、Llama 或 Gemini。虽然这通