AIGC

将自然语言转换为 SQL 语句（NL2SQL）对于以数据驱动的商业应用至关重要。然而，现有框架大多依赖开源数据集进行训练，难以应对复杂的业务逻辑，并且缺乏用于微调的领域专属数据。

数据 Data 此处命名为数据，但这里并没有提供具体数据集，而是提供了处理获取大规模数据的方法 我们始终秉持授人以鱼不如授人以渔

深入浅出：万字长文从入门到精通大语言模型LLM 我们都知道，通过编写一个提示词（prompt），我们可以引导大模型生成回答，从而开启愉快的人工智能对话，比如让模型介绍一下卡皮巴拉。

如果要搭建一个 Copilot 智能助手，比如支持 知识问答、数据分析、智能托管、AIGC 等众多场景或能力，那么最核心的就是基于LLM进行意图识别分发能力，意图识别的准确率直接决定了 Copilot

在本文中，您将了解“contrastive language-image pre-training”（CLIP），这是一种创建视觉和语言表示的策略，效果非常好，可用于制作高度特定且性能卓越的分类器，而

多模态检索增强生成是一种新兴的设计范式，允许AI模型与文本、图像、视频等存储进行交互。在介绍多模态 RAG 之前，我们先简单了解一下传统的检索增强生成 (RAG)。

LLMER必会技能：一行代码将任意python函数部署成http服务。LLMER 工具包 `@deploy(host, port)` 装饰器能快速便捷将任意函数部署成FastAPI服务。

阅读原文 GITHUB 在信息爆炸的时代，如何快速从海量数据中找到最相关的信息成为了一个重要的研究课题。

llmer 是一个轻量级的 Python 库，旨在简化大型语言模型（LLMs）应用中的复杂过程。它提供了用于并行处理、运行时管理、文件处理和Prompt格式化等常用的高级 API 和实用工具.

OpenAI o1 的性能表现：理工科方面 (智力) 断崖碾压GPT4-o，达到人类竞赛选手，以及博士生水平。

NL2SQL在大型语言模型（LLM）的支持下得到了广泛应用，为了对基于LLM的NL2SQL解决方案进行系统化研究，我们需要全面理解和实践，包括Prompt工程、指令微调（SFT）、Agent。

随着ChatGPT流行，大模型技术正逐渐成为AI领域的热点。许多行业大佬纷纷投身于这一赛道，展示了大模型的独特魅力和广阔前景。

在人工智能领域，Code Agent不仅是技术进步的一个标志，更是我们迈向人工通用智能（AGI）的关键一步。AGI旨在创造能够执行任何智能任务的AI.