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雷哥AI工程化
4天前
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AI时代下,最高效的学习编程的方法
AI辅助我们更快速的学习新的编程语言,与此同时,你有更多的时间去探索新的领域,学习更多的知识,享受前所未有的自由。...
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雷哥AI工程化
11天前
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提示语结构化的4点内容-来自源码的启发
提示语工程实践中,我发现4点极具价值的技巧:创建模板文件夹,使用占位符,xml结构化输出,xml解析工具构建...
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雷哥AI工程化
17天前
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工程化RAG-无法评估,就无法改进
工程化RAG-无法评估,就无法改进,这篇文章我简单讲述了我们应该从哪几个方面来评估rag是否达到我们的要求。...
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雷哥AI工程化
21天前
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记住:让AI干活,人来决策
怎么利用AI自动化解放双手,聚焦高价值任务,并通过优化提示语进一步提升AI的表现。让我们一起探索如何释放AI的潜力,提升工作效率。...
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雷哥AI工程化
25天前
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LLM-TAG不是新玩意?只是...
TAG的全称是: Table-Augmented Generation,可以理解为在表的基础上进行增强,之后再进行输出。...
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雷哥AI工程化
1月前
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提示语最佳实践-推理链结果的妙用
直接向大模型提问问题,即便使用提示语也不能很好的得到我们想要的结果,所以我们要考虑使用大模型的思考和推理能力,构建推理链来得到我们想要的答案,并格式化输出。...
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雷哥AI工程化
1月前
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ReAct必定失败,那应该如何落地Agent?
ReAct框架作为智能体的全能解决方案,通过每一步执行“思考”、“行动”、“观察”、“响应”的循环,有效解决用户问题。 然而,这一看似完美的流程背后却隐藏着一个致命缺陷。...
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雷哥AI工程化
1月前
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AI coding:不会前端,却开发了个Chrome插件
通过AI Coding开发个Chrome插件,我用了两个小时。记录了整个实战过程,以及如何用好AI Coding。...
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雷哥AI工程化
1月前
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不懂模型思维?讲透它-单思维链
介绍了一大堆模型思维,包括各个模型的优缺点,以及改进的地方都是什么,最终再用TOT思维树做个项目,开源出来。...
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雷哥AI工程化
1月前
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能不手动调试吗?自动提示语工程!
调试提示语的过程:调整第一版,然后用一些案例测试一下,然后再调试,再测试。。 如果把这个过程自动化,就可以构建一个自动提示语工程了。...
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雷哥AI工程化
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打不完的工
前端汪 @北京某互联网公司
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1月前
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雷哥AI工程化
1月前
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啊!这就是为什么不要微调!
微调是对特定能力的追求,对通用能力的妥协。从5个微调带来的问题来说明为什么不要微调,并给出了如何合理使用模型的最佳方案。...
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雷哥AI工程化
1月前
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深入理解Agent:从0实现function call
Function的调用时Agent实现很重要的一步,只有了解了这个原理才可以更好的创建Agent。 我将不使用任何langchain等框架或者coze等平台,从0开始构建一...
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来颗奇趣蛋
在校生 @北京航天航空大学
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1年前
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AIGC: 如何让AI帮我们识别图片上的物品?
前言 今天我们来聊聊,如何用AI帮助我们识别图片上的物品。以后会带着大家了解更多有关ai的知识,与大家一起进步! 在开始讲解之前,我们需要进行一些准备工作 准备工作 准备工...
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雷哥AI工程化
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X2046
Developer
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6月前
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LLM Agent提效进阶1:反思工作流——91%精度大超GPT-4 24%
今天我们将深入LLM中4种Agent工作流中的反思工作流,反思一种让LLM自动执行提供关键反馈的步骤,并自动批评自己的输出并改进其响应。你不学习一下吗?...
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雷哥AI工程化
1月前
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大话AI模型:无需数学知识,掌握LLM原理
只有认识模型,才能用好模型。 直观地了解模型是如何运行的以及它的能力是如何产生的,不需要用到数学知识。...
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雷哥AI工程化
1月前
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RAG拉满-上下文embedding与大模型cache
无论怎么选择RAG的切分方案,切分都不准确。补充上下文的embedding的方案,拉满RAG准确度。...
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雷哥AI工程化
1月前
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智能体-慢思考与反思
模型的最大用处应该在于思考,而不是当作知识库 核心的两个思考是:推理规划和反思 问题场景 直接使用“LLM+线上搜索”效果并不好 原因在于:一些问题过于复杂,需要拆解成子问...
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2024-07-15