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聊天应用ChatGPT推出后没多久，我们就在市场上发现有人利用大型语言模型创建了一个虚拟村落——斯坦福的虚拟小镇。那时，我就对背后的原理，也就是AI Agent（智能代理）产生了浓厚的好奇心。

LLM存在时效性和幻觉问题，在 如何用解决大模型时效性和准确性问题？RAG技术核心原理 一文中我介绍了RAG的核心原理，本文将分享如何基于llama3和langchain搭建本地私有知识库。

本文将分享如何基于最新的Llama3和CodeGPT这两个强大的开源项目，搭建自己的本地Copilot。

在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的挑战。对于人们来说，从这些数据中检索到有用的信息变得越来越困难。为了解决这一问题，研究人员提出了一种新颖的技术，即RAG（检索增强生成）。

4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。本文分享本地部署Llama3教程。

4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。Llama3在各种行业基准上展示了最先进的性能，并提供了新功能，包括改进的推理能力。

今天我们学习回溯法解决该问题：给定一个仅包含数字 `2-9` 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。

给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums

给定一个长度为 `n` 的整数数组 `height` 。有 `n` 条垂线，第 `i` 条线的两个端点是 `(i, 0)` 和 `(i, height[i])` 。