milkve
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 25 打卡：还是解决 bug 的一天。13 代理下里的最后一个例子之前运行不了，现在提示要安装 playwright 即可。
playwright._impl._errors.Error: BrowserType.launch: Executable doesn't exist at /home/cloudide/.cache/ms-playwright/chromium-1129/chrome-linux/chrome
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Looks like Playwright was just installed or updated. ║
║ Please run the following command to download new browsers: ║
║ ║
║ playwright install ║
║ ║
║ <3 Playwright Team ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
(shims) ➜ LangChain-shizhanke playwright install
Downloading Chromium 128.0.6613.18 (playwright build v1129) from
playwright.azureedge.net
162.8 MiB [============ ] 59% 310.9s
playwright._impl._errors.Error: BrowserType.launch: Executable doesn't exist at /home/cloudide/.cache/ms-playwright/chromium-1129/chrome-linux/chrome
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Looks like Playwright was just installed or updated. ║
║ Please run the following command to download new browsers: ║
║ ║
║ playwright install ║
║ ║
║ <3 Playwright Team ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
(shims) ➜ LangChain-shizhanke playwright install
Downloading Chromium 128.0.6613.18 (playwright build v1129) from
playwright.azureedge.net162.8 MiB [============ ] 59% 310.9s
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 24 打卡：多提示链构造后对于提示词未覆盖到的场景，链构造失效。
> Entering new ConversationChain chain...
Prompt after formatting:
The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.
Current conversation:
Human: 如何区分阿豆和罗豆？
AI:
> Finished chain.
> Finished chain.
阿豆和罗豆可能是比较特定语境下的名称或概念呢，我不太清楚你所说的阿豆和罗豆具体是什么呀，所以不太好区分它们呢。你可以给我更多关于它们的背景信息或特征描述，这样我就能更好地帮助你啦。
> Entering new ConversationChain chain...
Prompt after formatting:
The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.
Current conversation:
Human: 如何区分阿豆和罗豆？
AI:
> Finished chain.
> Finished chain.
阿豆和罗豆可能是比较特定语境下的名称或概念呢，我不太清楚你所说的阿豆和罗豆具体是什么呀，所以不太好区分它们呢。你可以给我更多关于它们的背景信息或特征描述，这样我就能更好地帮助你啦。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 23 打卡：豆包改 bug，不用切出去查文档了，直接搜到了原来的 API 用法过期了，要用新的模型了。
```python3
"""
OpenAI的Completions API已经在2023年7月完成最后一次更新并废弃，该接口仅适用于早期版本的少量模型("gpt-3.5-turbo-instruct", "davinci-002", "babbage-002")；
相关功能可以被ChatCompletion接口替代。详情可见platform.openai.com。
Doubao API兼容最新版本的API调用，对废弃接口不再支持，本文件代码仅做示意。
"""
import os
from openai import OpenAI
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
from langchain.llms import OpenAI
from tiktoken import encoding_for_model
# 确保你的API密钥和基础URL已经正确设置
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = 'OpenAI 的 API URL'
# 使用 tiktoken 库获取模型的编码
encoding = encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
# 初始化大语言模型
llm = OpenAI(temperature=0.5, model=os.environ.get("LLM_MODELEND"))
# 初始化对话链
conversation = ConversationChain(
llm=llm,
memory=ConversationSummaryBufferMemory(llm=llm, max_token_limit=300, token_encoding_name=encoding.name)
)
```
```python3
"""
OpenAI的Completions API已经在2023年7月完成最后一次更新并废弃，该接口仅适用于早期版本的少量模型("gpt-3.5-turbo-instruct", "davinci-002", "babbage-002")；
相关功能可以被ChatCompletion接口替代。详情可见
platform.openai.com。Doubao API兼容最新版本的API调用，对废弃接口不再支持，本文件代码仅做示意。
"""
import os
from openai import OpenAI
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
from langchain.llms import OpenAI
from tiktoken import encoding_for_model
# 确保你的API密钥和基础URL已经正确设置
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = 'OpenAI 的 API URL'
# 使用 tiktoken 库获取模型的编码
encoding = encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
# 初始化大语言模型
llm = OpenAI(temperature=0.5, model=os.environ.get("LLM_MODELEND"))
# 初始化对话链
conversation = ConversationChain(
llm=llm,
memory=ConversationSummaryBufferMemory(llm=llm, max_token_limit=300, token_encoding_name=encoding.name)
)
```
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 22 打卡：好像官方自己提供 API 了？我把代码空间里的内容初始化了之后什么都不改也能跑一些代码了。
可以看截图，获取 Open AI key 这一行注释掉，也能运行。
可以看截图，获取 Open AI key 这一行注释掉，也能运行。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 20 打卡：解决方法
第一步下载这个文件，一般来说电脑会当成病毒，需要选择保留或者加入白名单，让电脑不要自动删除这个frpc_linux_amd64。
第二步重命名。
第三步上传到练中学环境里，点击这里打开文件夹，路径复制好就能进。
1. Download this file:cdn-media.huggingface.co
2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /home/cloudide/.local/lib/python3.12/site-packages/gradio
第一步下载这个文件，一般来说电脑会当成病毒，需要选择保留或者加入白名单，让电脑不要自动删除这个frpc_linux_amd64。
第二步重命名。
第三步上传到练中学环境里，点击这里打开文件夹，路径复制好就能进。
1. Download this file:
cdn-media.huggingface.co2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /home/cloudide/.local/lib/python3.12/site-packages/gradio
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 19 打卡：兜兜转转又是要我解决环境问题。
Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps:
1. Download this file:cdn-media.huggingface.co
2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /home/cloudide/.local/lib/python3.12/site-packages/gradio
缺一个文件，环境里不开魔法下载不了。明天给出解决方案，今天先打卡吧。
Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps:
1. Download this file:
cdn-media.huggingface.co2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /home/cloudide/.local/lib/python3.12/site-packages/gradio
缺一个文件，环境里不开魔法下载不了。明天给出解决方案，今天先打卡吧。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 18 打卡：一问三不知的聊天机器人。豆包本身完爆这个demo
你: 玫瑰花的花语是什么
Chatbot: 我不知道玫瑰花的花语是什么。
你: what is rose standing for?
Chatbot: I don't know.
你:
人在无语的时候会笑一下
你: 玫瑰花的花语是什么
Chatbot: 我不知道玫瑰花的花语是什么。
你: what is rose standing for?
Chatbot: I don't know.
你:
人在无语的时候会笑一下
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 17 打卡：Baby AGI 做目标分解最终得到结果。
原始目标：分析一下北京市今天的气候情况，写出鲜花储存策略。
*****TASK LIST*****
1: Make a todo list
*****TASK RESULT*****
- 查询北京市今天的气候数据（温度、湿度、光照等）
- 根据气候数据确定适合鲜花储存的环境条件（温度、湿度等）
- 研究不同种类鲜花的储存特性和要求
- 制定针对北京市今天气候情况的鲜花储存具体策略（如摆放位置、包装方式等）
- 检查储存环境是否符合策略要求并进行必要调整
*****TASK LIST*****
2: 记录并整理北京市今天的气候数据
3: 分析适合鲜花储存的环境条件与实际气候数据的差异
4: 针对不同种类鲜花的储存特性和要求，进一步细化储存策略
5: 评估当前储存环境对鲜花品质的影响
6: 提出优化鲜花储存策略的建议
*****NEXT TASK*****
2: 记录并整理北京市今天的气候数据
*****TASK RESULT*****
要记录和整理北京市今天的气候数据，我需要获取以下信息：
1. 温度：包括最高温度和最低温度。
2. 湿度：相对湿度的数值。
3. 天气状况：如晴天、多云、阴天、雨天等。
4. 风速和风向：风速的大小和风向。
5. 降雨量：如果有降雨，记录降雨量的多少。
你可以通过以下途径获取这些数据：
1. 气象网站或应用程序：许多气象网站和手机应用程序提供实时的气候数据。
2. 新闻媒体：新闻报道中通常会提及当天的气候情况。
3. 当地的气象部门：他们可能提供详细的气候信息。
一旦你获取了这些数据，请将它们记录下来并整理成表格或文档形式，以便后续分析和制定鲜花储存策略。
*****TASK LIST*****
3: 分析北京市今天的气候数据，包括温度、湿度、天气状况、风速和风向、降雨量等，将数据整理成表格或文档形式
4: 根据整理好的气候数据，分析适合鲜花储存的环境条件与实际气候数据的差异
5: 针对不同种类鲜花的储存特性和要求，进一步细化储存策略
6: 评估当前储存环境对鲜花品质的影响
7: 提出优化鲜花储存策略的建议
一步一步完成整个复杂任务，有点类似于现在的 o1 模型
原始目标：分析一下北京市今天的气候情况，写出鲜花储存策略。
*****TASK LIST*****
1: Make a todo list
*****TASK RESULT*****
- 查询北京市今天的气候数据（温度、湿度、光照等）
- 根据气候数据确定适合鲜花储存的环境条件（温度、湿度等）
- 研究不同种类鲜花的储存特性和要求
- 制定针对北京市今天气候情况的鲜花储存具体策略（如摆放位置、包装方式等）
- 检查储存环境是否符合策略要求并进行必要调整
*****TASK LIST*****
2: 记录并整理北京市今天的气候数据
3: 分析适合鲜花储存的环境条件与实际气候数据的差异
4: 针对不同种类鲜花的储存特性和要求，进一步细化储存策略
5: 评估当前储存环境对鲜花品质的影响
6: 提出优化鲜花储存策略的建议
*****NEXT TASK*****
2: 记录并整理北京市今天的气候数据
*****TASK RESULT*****
要记录和整理北京市今天的气候数据，我需要获取以下信息：
1. 温度：包括最高温度和最低温度。
2. 湿度：相对湿度的数值。
3. 天气状况：如晴天、多云、阴天、雨天等。
4. 风速和风向：风速的大小和风向。
5. 降雨量：如果有降雨，记录降雨量的多少。
你可以通过以下途径获取这些数据：
1. 气象网站或应用程序：许多气象网站和手机应用程序提供实时的气候数据。
2. 新闻媒体：新闻报道中通常会提及当天的气候情况。
3. 当地的气象部门：他们可能提供详细的气候信息。
一旦你获取了这些数据，请将它们记录下来并整理成表格或文档形式，以便后续分析和制定鲜花储存策略。
*****TASK LIST*****
3: 分析北京市今天的气候数据，包括温度、湿度、天气状况、风速和风向、降雨量等，将数据整理成表格或文档形式
4: 根据整理好的气候数据，分析适合鲜花储存的环境条件与实际气候数据的差异
5: 针对不同种类鲜花的储存特性和要求，进一步细化储存策略
6: 评估当前储存环境对鲜花品质的影响
7: 提出优化鲜花储存策略的建议
一步一步完成整个复杂任务，有点类似于现在的 o1 模型
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 16 打卡：多个 AI 帮助进行头脑风暴：
Specified task: 制定夏季玫瑰之夜活动，吸引顾客，提升销量。
Original task prompt:
整理出一个夏季玫瑰之夜的营销活动的策略
Specified task prompt:
制定夏季玫瑰之夜活动，吸引顾客，提升销量。
AI User (花店老板):
指令：确定活动时间
输入：无
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：活动时间可以定在夏季的一个周末晚上，比如周六晚上 7 点到 9 点。这个时间段大多数人都已经下班或放学，有时间来参加活动。下一个请求。
AI User (花店老板):
指令：设计活动海报
输入：突出玫瑰主题，要有浪漫氛围
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：设计一张以深粉色为底色的海报，画面中心是一大束娇艳欲滴的红玫瑰，周围环绕着粉色和白色的玫瑰花瓣。在玫瑰束的上方，用金色的艺术字体写上“夏季玫瑰之夜”，下方则列出活动的时间、地点和主要内容，如玫瑰套餐、花艺表演、优惠折扣等。海报的边缘可以用金色的线条勾勒出一些玫瑰的图案，增加浪漫氛围。下一个请求。
AI User (花店老板):
指令：确定活动地点
输入：无
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：活动地点就定在我们花店的店内，这样可以充分利用花店的空间和装饰，营造出浪漫的氛围。下一个请求。
Specified task: 制定夏季玫瑰之夜活动，吸引顾客，提升销量。
Original task prompt:
整理出一个夏季玫瑰之夜的营销活动的策略
Specified task prompt:
制定夏季玫瑰之夜活动，吸引顾客，提升销量。
AI User (花店老板):
指令：确定活动时间
输入：无
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：活动时间可以定在夏季的一个周末晚上，比如周六晚上 7 点到 9 点。这个时间段大多数人都已经下班或放学，有时间来参加活动。下一个请求。
AI User (花店老板):
指令：设计活动海报
输入：突出玫瑰主题，要有浪漫氛围
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：设计一张以深粉色为底色的海报，画面中心是一大束娇艳欲滴的红玫瑰，周围环绕着粉色和白色的玫瑰花瓣。在玫瑰束的上方，用金色的艺术字体写上“夏季玫瑰之夜”，下方则列出活动的时间、地点和主要内容，如玫瑰套餐、花艺表演、优惠折扣等。海报的边缘可以用金色的线条勾勒出一些玫瑰的图案，增加浪漫氛围。下一个请求。
AI User (花店老板):
指令：确定活动地点
输入：无
AI Assistant (花店营销专员):
解决方案：活动地点就定在我们花店的店内，这样可以充分利用花店的空间和装饰，营造出浪漫的氛围。下一个请求。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 15 打卡：使用自制异步函数调用 LLM。
# 主要的异步函数
async def main():
flower_shop_chat = ChatOpenAI(
model=os.environ["LLM_MODELEND"],
max_tokens=100,
streaming=True,
callbacks=[MyFlowerShopSyncHandler(), MyFlowerShopAsyncHandler()],
)
# 异步生成聊天回复
await flower_shop_chat.agenerate(
[[HumanMessage(content="哪种花卉最适合生日？只简单说3种，不超过50字")]]
)
# 运行主异步函数
asyncio.run(main())
然后就能看到下面的结果了。
# 主要的异步函数
async def main():
flower_shop_chat = ChatOpenAI(
model=os.environ["LLM_MODELEND"],
max_tokens=100,
streaming=True,
callbacks=[MyFlowerShopSyncHandler(), MyFlowerShopAsyncHandler()],
)
# 异步生成聊天回复
await flower_shop_chat.agenerate(
[[HumanMessage(content="哪种花卉最适合生日？只简单说3种，不超过50字")]]
)
# 运行主异步函数
asyncio.run(main())
然后就能看到下面的结果了。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 14 打卡：和 LLM 异步交互
第一次对话后的记忆: Human: 我姐姐明天要过生日，我需要一束生日花束。
AI: 那你可以考虑选择一束包含多种花朵的花束，比如粉色的康乃馨，它代表着对女性的爱和尊敬；还有娇艳的红玫瑰，象征着热烈的爱情；再加上一些白色的百合花，寓意着纯洁和美好。你可以根据你姐姐的喜好来选择不同的花朵搭配，或者告诉花店的工作人员你姐姐的喜好，让他们帮你设计一束特别的生日花束。另外，你还可以在花束上附上一张温馨的生日贺卡，写上你对姐姐的祝福和感激之情。这样的一份礼物一定会让你姐姐感到非常开心和幸福的。
第二次对话后的记忆: Human: 我姐姐明天要过生日，我需要一束生日花束。
AI: 那你可以考虑选择一束包含多种花朵的花束，比如粉色的康乃馨，它代表着对女性的爱和尊敬；还有娇艳的红玫瑰，象征着热烈的爱情；再加上一些白色的百合花，寓意着纯洁和美好。你可以根据你姐姐的喜好来选择不同的花朵搭配，或者告诉花店的工作人员你姐姐的喜好，让他们帮你设计一束特别的生日花束。另外，你还可以在花束上附上一张温馨的生日贺卡，写上你对姐姐的祝福和感激之情。这样的一份礼物一定会让你姐姐感到非常开心和幸福的。
Human: 她喜欢粉色玫瑰，颜色是粉色的。
AI: 那你可以选择以粉色玫瑰为主的花束呀。粉色玫瑰非常美丽且浪漫，很适合作为生日花束的主角。你可以用大量的粉色玫瑰打造出一束娇艳欲滴的花束，再搭配一些绿叶来增添清新感。比如可以选择一些尤加利叶，它的颜色翠绿，形状也很独特，能很好地衬托出粉色玫瑰的柔美。
/n第三次对话后时提示:/n The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.
第一次对话后的记忆: Human: 我姐姐明天要过生日，我需要一束生日花束。
AI: 那你可以考虑选择一束包含多种花朵的花束，比如粉色的康乃馨，它代表着对女性的爱和尊敬；还有娇艳的红玫瑰，象征着热烈的爱情；再加上一些白色的百合花，寓意着纯洁和美好。你可以根据你姐姐的喜好来选择不同的花朵搭配，或者告诉花店的工作人员你姐姐的喜好，让他们帮你设计一束特别的生日花束。另外，你还可以在花束上附上一张温馨的生日贺卡，写上你对姐姐的祝福和感激之情。这样的一份礼物一定会让你姐姐感到非常开心和幸福的。
第二次对话后的记忆: Human: 我姐姐明天要过生日，我需要一束生日花束。
AI: 那你可以考虑选择一束包含多种花朵的花束，比如粉色的康乃馨，它代表着对女性的爱和尊敬；还有娇艳的红玫瑰，象征着热烈的爱情；再加上一些白色的百合花，寓意着纯洁和美好。你可以根据你姐姐的喜好来选择不同的花朵搭配，或者告诉花店的工作人员你姐姐的喜好，让他们帮你设计一束特别的生日花束。另外，你还可以在花束上附上一张温馨的生日贺卡，写上你对姐姐的祝福和感激之情。这样的一份礼物一定会让你姐姐感到非常开心和幸福的。
Human: 她喜欢粉色玫瑰，颜色是粉色的。
AI: 那你可以选择以粉色玫瑰为主的花束呀。粉色玫瑰非常美丽且浪漫，很适合作为生日花束的主角。你可以用大量的粉色玫瑰打造出一束娇艳欲滴的花束，再搭配一些绿叶来增添清新感。比如可以选择一些尤加利叶，它的颜色翠绿，形状也很独特，能很好地衬托出粉色玫瑰的柔美。
/n第三次对话后时提示:/n The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 13 打卡：用 LLM 直接操作数据库，它自己会分步骤来操作，首先把数据库的schema查出来看看有哪些列能用，就像人类先看数据表的表头，然后再写SQL做具体查询工作。但是 LLM 实际操作还是有点问题，应该是查询表格的表头，而不是直接创建表。
> Entering new SQL Agent Executor chain...
Action: sql_db_list_tables
Action Input: FlowersThought: Now that I know the relevant table, I should query its schema to see what columns are available.
Action: sql_db_schema
Action Input: Flowers
Thought: I should query the flower with the minimum stock quantity.
Action: sql_db_query
Action Input: SELECT Name, StockQuantity FROM Flowers ORDER BY StockQuantity ASC LIMIT 1;[('Orchid', 50)]Thought: I now know the final answer
Final Answer: 存货数量最少的鲜花是兰花（Orchid），数量为 50。
> Finished chain.
存货数量最少的鲜花是兰花（Orchid），数量为 50。
> Entering new SQL Agent Executor chain...
Action: sql_db_list_tables
Action Input: FlowersThought: Now that I know the relevant table, I should query its schema to see what columns are available.
Action: sql_db_schema
Action Input: Flowers
Thought: I should query the flower with the minimum stock quantity.
Action: sql_db_query
Action Input: SELECT Name, StockQuantity FROM Flowers ORDER BY StockQuantity ASC LIMIT 1;[('Orchid', 50)]Thought: I now know the final answer
Final Answer: 存货数量最少的鲜花是兰花（Orchid），数量为 50。
> Finished chain.
存货数量最少的鲜花是兰花（Orchid），数量为 50。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 12 打卡：用大模型操作数据库获得答案
```python
# 创建SQL数据库链实例，它允许我们使用LLM来查询SQL数据库
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)
response = db_chain.run("哪种鲜花的销售量最高？")
print(response)
```
这样就不需要写SQL了，LLM直接就把结果查出来了
```python
# 创建SQL数据库链实例，它允许我们使用LLM来查询SQL数据库
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)
response = db_chain.run("哪种鲜花的销售量最高？")
print(response)
```
这样就不需要写SQL了，LLM直接就把结果查出来了
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 11 打卡：到 RAG 了
左侧输入多个文件，运行以后大模型可以读入文件内容然后作答。
在文件的原文中找到了这句
Rose: Love, Passion, Beauty
实际回答如下：
玫瑰花的花语是：爱情、激情、美丽。
左侧输入多个文件，运行以后大模型可以读入文件内容然后作答。
在文件的原文中找到了这句
Rose: Love, Passion, Beauty
实际回答如下：
玫瑰花的花语是：爱情、激情、美丽。
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 10 打卡：用 arxiv 工具帮助自己解读论文
agent_chain.run("介绍一下2005.14165这篇论文的创新点?")
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 我需要使用 arxiv 工具来查询关于论文 2005.14165 的信息。
Action: arxiv
Action Input: 2005.14165
Observation: Published: 2020-07-22
Title: Language Models are Few-Shot Learners
Authors: Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei
Summary: ......
Thought:Thought: 论文的创新点可能在于通过扩大语言模型的规模，极大地提高了任务无关的少样本学习性能，有时甚至可以与之前最先进的微调方法相媲美。
Final Answer: 论文的创新点可能在于通过扩大语言模型的规模，极大地提高了任务无关的少样本学习性能，有时甚至可以与之前最先进的微调方法相媲美。
> Finished chain.
agent_chain.run("介绍一下2005.14165这篇论文的创新点?")
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 我需要使用 arxiv 工具来查询关于论文 2005.14165 的信息。
Action: arxiv
Action Input: 2005.14165
Observation: Published: 2020-07-22
Title: Language Models are Few-Shot Learners
Authors: Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei
Summary: ......
Thought:Thought: 论文的创新点可能在于通过扩大语言模型的规模，极大地提高了任务无关的少样本学习性能，有时甚至可以与之前最先进的微调方法相媲美。
Final Answer: 论文的创新点可能在于通过扩大语言模型的规模，极大地提高了任务无关的少样本学习性能，有时甚至可以与之前最先进的微调方法相媲美。
> Finished chain.
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#豆包MarsCode AI练中学# Day 9 打卡：buffer window memory 比起之前的 buffer memory 效果要差一些，详见下方输出：
{
'input': '我又来了，还记得我昨天为什么要来买花吗？',
'history': 'Human: 她喜欢粉色玫瑰，颜色是粉色的。\nAI: 那你可以选择以粉色玫瑰为主的花束呀。粉色玫瑰非常美丽且浪漫，很适合送给女性。你可以用大量的粉色玫瑰作为主花，再搭配一些白色的满天星来增加花束的层次感和丰富度。满天星小巧而精致，会让整个花束更加灵动。或者也可以加入一些浅粉色的洋桔梗，它的花朵形状很独特，能为花束增添一份别样的魅力。你还可以根据你姐姐的喜好，在花束中添加一些她喜欢的元素，比如小卡片或者小挂件等，让这个花束更加个性化。你准备送多大一束花给她呢？是小巧精致型的还是比较大型的呢？',
'response': '不好意思呀，我不记得你昨天为什么要来买花了呢。'
}
这就不记得之前的对话了
{
'input': '我又来了，还记得我昨天为什么要来买花吗？',
'history': 'Human: 她喜欢粉色玫瑰，颜色是粉色的。\nAI: 那你可以选择以粉色玫瑰为主的花束呀。粉色玫瑰非常美丽且浪漫，很适合送给女性。你可以用大量的粉色玫瑰作为主花，再搭配一些白色的满天星来增加花束的层次感和丰富度。满天星小巧而精致，会让整个花束更加灵动。或者也可以加入一些浅粉色的洋桔梗，它的花朵形状很独特，能为花束增添一份别样的魅力。你还可以根据你姐姐的喜好，在花束中添加一些她喜欢的元素，比如小卡片或者小挂件等，让这个花束更加个性化。你准备送多大一束花给她呢？是小巧精致型的还是比较大型的呢？',
'response': '不好意思呀，我不记得你昨天为什么要来买花了呢。'
}
这就不记得之前的对话了
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