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1年前
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AI方向:HuggingGPT+项目实现 | 豆包MarsCode AI刷题
HuggingGPT的工作流程包括四个阶段。 任务规划:LLM(例如ChatGPT)解析用户请求,生成任务列表,并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。 模型选择:LLM根...
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1年前
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AI方向:CAMEL框架+Baby AGI系统 | 豆包MarsCode AI刷题
CAMEL 交流式代理框架 CAMEL框架旨在通过角色扮演来促进交流代理之间的自主合作,并为其“认知”过程提供洞察。这种方法涉及使用启示式提示来指导聊天代理完成任务,同时保...
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1年前
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AI方向连接数据库+回调函数part总结| 豆包MarsCode AI刷题
新的数据库查询范式 下面这个图,非常清晰地解释了这个以LLM为驱动引擎,从自然语言的(模糊)询问,到自然语言的查询结果输出的流程。 这种范式结合了自然语言处理和传统数据库查...
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1年前
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检索增强生成总结 | 豆包MarsCode AI刷题
RAG 其全称为Retrieval-Augmented Generation,即检索增强生成,它结合了检索和生成的能力,为文本序列生成任务引入外部知识。RAG将传统的语言生...
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1年前
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AI方向代理上中下总结 | 豆包MarsCode AI刷题
仅仅应用思维链推理并不能解决大模型的固有问题:无法主动更新自己的知识,导致出现事实幻觉。也就是说,因为缺乏和外部世界的接触,大模型只拥有训练时见过的知识,以及提示信息中作为...
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1年前
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LangChain 实战课:模型IO×提示工程 | 豆包MarsCode AI刷题
4. Model I/O 在模型 I/O的每个环节,LangChain都为咱们提供了模板和工具,快捷地形成调用各种语言模型的接口。 提示模板:使用模型的第一个环节是把提示信...
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1年前
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青训营X豆包MarsCode 技术训练营第一课 | 豆包MarsCode AI 刷题
基础: 1 LangChain中的具体组件包括: 模型(Models) ,包含各大语言模型的LangChain接口和调用细节,以及输出解析机制。 提示模板(Prompts)...
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