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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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AI Agents实战——理解代理的记忆和知识
本章内容包括: AI功能中的知识/记忆检索 使用LangChain构建检索增强生成工作流 Nexus中用于代理知识系统的检索增强生成 代理中的记忆检索模式 使用记忆和知识压缩改进增强检索系统 现在我们
AI Agents实战——构建和使用代理平台
本章内容: Nexus聊天和仪表盘界面,用于AI代理 Streamlit框架,用于构建智能仪表盘、原型和AI聊天应用 在Nexus中开发、测试和参与代理资料和角色 开发基础的Nexus代理 单独或在N
AI Agents实战——构建自治助手
本章内容: 用于机器人和AI应用的行为树 GPT助手游乐场和创建助手及动作 代理行为树的自治控制 通过代理行为树模拟对话式多代理系统 使用反向推理创建复杂系统的行为树 现在我们已经讨论了如何通过动作扩
AI Agents实战——赋能代理执行行动
本章内容包括: 代理如何通过行动在自身之外执行任务 定义和使用OpenAI函数 语义内核以及如何使用语义函数 协同使用语义函数和原生函数 使用语义内核实例化GPT接口 在本章中,我们将通过使用函数探索
AI Agents实战——探索多代理系统
本章内容包括: 使用AutoGen Studio构建多代理系统 构建一个简单的多代理系统 创建可以在群聊中协作工作的代理 使用CrewAI构建代理团队和多代理系统 扩展代理数量并使用CrewAI探索处
AI Agents实战——与GPT助手互动
本章内容: 介绍OpenAI GPT助手平台和ChatGPT界面 构建一个可以使用代码解释功能的GPT 通过自定义动作扩展助手功能 通过文件上传向GPT添加知识 将GPT商业化并发布到GPT商店 在探
AI Agents实战——驾驭大型语言模型的力量
本章内容包括: 理解大型语言模型(LLMs)的基础知识 连接并使用OpenAI API 使用LM Studio探索和使用开源LLM 通过提示工程(Prompt Engineering)进行LLM提示
AI Agents实战——agents及其世界简介
本章内容包括: 定义代理(Agent)的概念 区分代理的组成部分 分析代理时代的崛起:为什么是代理? 深入剖析AI界面 探索代理的生态系统 代理并不是机器学习和人工智能(AI)中的新概念。例如,在强化
深入探讨机器学习算法——机器学习算法
本章内容包括: 机器学习算法的类型 从零开始学习算法的重要性 贝叶斯推理和深度学习简介 从零开始实现机器学习算法的软件 算法是为完成特定任务而需要的步骤序列。算法接受输入,执行一系列操作,并生成所需的
机器学习系统设计——机器学习系统设计基础
本章内容概述: 什么是机器学习(ML)系统设计,为什么它如此难以定义,以及你可能在何时第一次接触到它。 我们认为谁将从阅读本书中受益,我们将提供哪些信息,以及本书的结构安排。 机器学习系统设计中有哪些
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——利用上下文学习领域特定语言
本章内容包括: 查询意图分类 查询意义消歧 从用户信号中识别关键术语 从用户信号中学习相关短语 从用户信号中学习拼写错误和替代术语变体 在第5章中,我们演示了如何生成和使用语义知识图谱(SKG),以及
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——通过语义搜索解释查询意图
本章内容包括: 查询解释的机制 实现端到端的查询意图管道,用于解析、增强、转换和搜索 标记和分类查询术语和短语 使用知识图谱遍历增强查询 解释领域特定查询模式的语义 在第5章和第6章中,我们使用内容和
写于除夕夜,深度聊聊deepseek
在这除夕夜里,来聊点全世界唯一首发的重量级干货吧,看问题需要看本质,今天带大家读懂奥卡姆剃刀下DeepSeek一炮而红真正的原因,那就是“工程的胜利”与“这依然是个达尔文的世界”,这是人类自我迭代道路
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——知识图谱学习
本章内容包括: 构建和使用知识图谱 实现开放信息抽取以从文本中生成知识图谱 使用语义知识图谱发现任意语义关系 使用知识图谱进行查询扩展和重写 使用知识图谱解读文档 在上一章中,我们主要关注了如何基于用
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——众包相关性
本章内容包括: 利用用户的集体洞察力来提高搜索平台的相关性 收集并处理用户行为信号 使用反射智能创建自我调节的模型 构建端到端的信号增强模型 在第一章中,我们介绍了用户意图的维度,包括内容理解、用户理
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——排名与基于内容的相关性
本章内容: 执行查询并返回搜索结果 根据查询的相关性对搜索结果进行排名 关键词匹配和过滤与基于向量的排名 使用功能查询控制和指定自定义排名函数 针对特定领域定制排名函数 搜索引擎从根本上做三件事:获取
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——处理自然语言
本章内容包括: 非结构化数据中的隐藏结构 以搜索为中心的语言哲学 探索分布式语义学和基于向量的嵌入 建模领域特定的知识 自然语言和查询中的挑战 将自然语言理解技术应用于内容和信号 在第一章中,我们提供
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——简介
本章内容包括: 什么是人工智能驱动的搜索? 理解用户意图 人工智能驱动的搜索是如何工作的 内容与行为智能 构建人工智能驱动的搜索引擎 搜索框已经成为大多数现代应用中与数据交互的默认用户界面。如果你想一
自然语言处理实战——与对话引擎交流
本章内容包括: 探索流行的聊天机器人应用 理解生成式聊天机器人的优缺点 通过信息检索增强生成式聊天机器人 设计对话界面以改善用户体验 监控、评估并优化你的聊天机器人 你现在已经掌握了所有在软件中加入对
自然语言处理实战——信息提取与知识图谱
本章内容: 从文本中提取命名实体 使用依存句法分析理解句子的结构 将依存句法树转换为知识 从文本中构建知识图谱 在第10章中,你学习了如何使用大型变换器生成听起来聪明的词语。但仅靠语言模型,它们只是通
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