首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
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
会员
登录
注册
机器学习、人工智能、LLM
demo007x
创建于2024-02-12
订阅专栏
介绍机器学习相关、人工智能、LLM 的知识点以及相关的工具和应用。
等 37 人订阅
共40篇文章
创建于2024-02-12
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
六、探索 Trae 技术实现-Trae 中集成自己MCP
MCP 客户端(Client):通常是 AI 应用程序(如 Claude Desktop 或其他 LLM 工具),负责发起请求并与服务器通信。 MCP 服务器(Server):轻量级程序,负责暴露特定
五、探索 Trae 技术 实现:codebase 与 build 模式深度融合
五、探索 Trae 技术 实现:codebase 与 build 模式深度融合 构建 build 模式专属的 prompt 模板 prompt 模板的设计原则 prompt 是构建 RAG 系统的
四、探索 Trae 技术 实现-向量数据库的选择与集成
四、从 0 开始构建一个代码库-向量数据库的选择与集成 主流向量数据库对比 常用的向量数据库有很多,如 Faiss、Chroma、LanceDB、Milvus 等。它们各有特点和适用场景,需要根据具体
三、探索 Trae 技术 实现-使用 tree-sitter 进行代码分块技术实践
三、从 0 开始构建一个代码库-使用 tree-sitter 进行代码分块技术实践 传统分块方法的局限性 固定长度分块的问题 在基于文档的检索中,固定长度分块可能会导致信息丢失或语义不完整。例如,在处
二、探索 Trae 技术 实现-技术选型
代码库一般是需要跟编辑器结合的,所以代码库的技术选型主要是跟编辑器有关系。我们使用的编辑器是 `vscode`、 `Trae`,所以代码库的技术选型主要是跟 `vscode` ,`Trea` 也一样。
一、探索 Trae 技术 实现-codebase 介绍
Codebase,直译为代码库,指的是一个项目中所有源代码文件的集合,它包含了项目开发过程中所编写的各类代码、配置文件以及相关文档等内容。Codebase 是软件项目的核心资产,它承载着项目的业务逻辑
「创意故事卡片创作助手」扣子模板使用教程
「创意故事卡片创作助手」模板使用教程 使用扣子 Coze模板一键快速创作爆款文案卡片 很多人在看到别人发的一些爆款文案的时候感觉特别震撼,透彻的文案内容、精美的排版、丰富的插图。 自媒体时代,如何快速
从 0 开始搞定 RAG 应用(四)索引
从 0 开始搞定 RAG 应用(四)索引 上一篇文章 从 0 开始搞定 RAG 应用(三)路由 , 想要构建一个比较灵活的、功能强大的、可复用的 RAG 应用, 路由的能力是很重要的,它可以动态规划要
从 0 开始搞定 RAG 应用(三)路由
从 0 开始搞定 RAG 应用(三)路由 上一篇文章 从 0 开始搞定 RAG 应用(第二篇)query translation 查询转换 主要介绍 RAG 中重要的用户 query 的各种方式和代码
从 0 开始搞定 RAG 应用(第二篇)query translation 查询转换
RAG-Fusion RAG 融合从 0 开始搞定 RAG 应用(第二篇)query translation 查询转换 上一篇文章 从 0 开始搞定 RAG 应用系列(第一篇):构建简单 RAG 主要
从 0 开始搞定 RAG 应用系列(第一篇):构建简单 RAG
从 0 开始搞定 RAG 应用系列(第一篇):构建简单 RAG 前言 LLM 已经从最初的研究性转变为实际应用性,尤其在今年各大 LLM 厂商都在研究 LLM 的商业化落地方案(包括我司)。而在各种商
RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量
RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量 检索增强生成 (RAG)是一个含义丰富的术语。它向世界许诺,但在开发出 RAG 管道后,我们中的许多人仍然在疑惑,为什么它的效果不如我们预期的那
🔥如何在LlamaIndex中使用RAG?
如何在LlamaIndex中使用RAG 什么是 Llama-Index LlamaIndex 是一个数据框架,用于帮助基于 LLM 的应用程序摄取、构建结构和访问私有或特定领域的数据。 如何使用 Ll
🔥🔥🔥使用 LlamaIndex 查询管道轻松实现 RAG 工作流(带有文本到 SQL 的示例)
使用 LlamaIndex 查询管道轻松实现 RAG 工作流(带有文本到 SQL 的示例) 1. 简介 LlamaIndex 中的查询管道可帮助我们轻松地将 RAG 组件拼凑起来并在常见工作流中重复使
6.1 AI 童行,用扣子制作儿童绘本
6.1 AI 童行,用扣子制作儿童绘本 AI 童行,创意无界,使用扣子的图像流/卡片/工作流等复杂能力,围绕着儿童节我们来搭建创意 Bot ,用 AI 穿梭回童年,制作童年回忆照。 什么是扣子 扣子是
LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互🔥🔥🔥
LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互 我最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数
🔥🔥🔥 使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT(二)🚀
使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT(二) 上一篇文章 🔥使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT(一)🚀我们介绍了 Gemini 是什么,以及如何使用Gemi
🔥使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT(一)🚀
使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT(一) AI领域一直由OpenAI和微软等公司主导,而Gemini则崭露头角,以更大的规模和多样性脱颖而出。它被设计用于无缝处理文本、图像、音
构建RAG驱动的应用程序中的路由
构建RAG驱动的应用程序中的路由 根据用户查询的意图在 RAG 应用程序内路由控制流可以帮助我们创建更有用、更强大的基于检索增强生成 (RAG) 的应用程序。 我们希望用户能够交互的数据很可能来自各种
应该使用哪个向量数据库?选择最适合您需求的一款
应该使用哪个向量数据库?选择最适合您需求的一款 介绍 向量数据库已成为存储和索引非结构化和结构化数据表示的首选位置。这些表示称为向量嵌入,是由嵌入模型生成的。向量存储在利用深度学习模型(尤其是大型语言
下一页