我是王大你是谁

我一直对 ReAct 的内部执行流程感到好奇，为何如何神奇能够执行复杂任务，通过阅读源码，终于揭开了面纱，让我们一探究竟。

llama3.1 强势来袭，我也是第一时间就下载使用了，下面给各位领导汇报一下最新的成果和使用体验感受。

最近微软新推出来的技术 graphRAG 相当火爆，我通过学习网上的资料总结出来在本地部署 Ollama+graphRAG 的教程，并且用《凡人修仙传》进行测试。

平时我都会自己写 prompt ，但是渐渐发现写的不堪入目，质量很差，现在我都是自己写个草稿，让 gpt 帮我润色，既有助于大模型的理解，又看起来美观简洁易懂。

最近接了个小需求，就是家里侄女出生了，家里人拍了一张照片，想做一个让她开口说话和大家打招呼的视频，这个重任自然是落到了我的肩膀上了，索性咱们有技术有硬件，干脆就做一下，给家人添点乐趣。

本文教大家如何部署 text-generation-webui 开源项目，简单几步让你的本地大模型拥有舒适的交互界面

txt2sql 工作中人工去核对测试结果相当费时费力，所以我们打算引入大模型让大模型来对 benchmark 的结果和 txt2sql 的结果进行比对，看结果是否符合预期，如果不符合预期给出理由。

最近一直做的 txt2sql 的项目，但使用的大模型的是通义千问 api 接口，领导在充了 2000 块之后觉得太贵了，让我开始研究能不能微调下开源 codellama 来替换通义千问，所以才有了下文

大家肯定对使用大模型的函数回调或者说 Tools 已经耳熟能详了，那么他们具体内部是如何运作的呢，本文就此事会详细给大家介绍具体的细节。