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Langroid多代理开发框架
Langroid使用多代理编程范例来简化 LLM 应用程序开发,代理作为一等公民:它们是消息转换器,并通过消息协作完成任务。
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与表格数据对话
在这篇文章中,我将与令人兴奋的 Pandas AI 库分享我的实验,它可以让你进行对话式数据科学。
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基于LLM的异常检测
本文使用LLM大模型解决了数据科学和机器学习工作流程的另一个常见挑战:漂移和异常检测。
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基于LLM的业务流程自动化
业务流程自动化对于寻求提高效率和减少人工错误的公司来说变得至关重要,本文介绍如何基于LLM和RAG实现业务流程自动化。
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LLM的意图识别能力
本文介绍对LLM大模型的意图识别能力的探索过程,并与传统ML方案进行了对比。
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部分意图分类
我们将意图分类和LLM与检索增强生成系统的这种交织视为“部分意图分类”,并将其作为解决答案可靠性问题的缓解策略。
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提示工程实战案例
本文通过两个实战案例介绍如何为LLM大模型编写提示。
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我理解的LLM提示工程
LLM是一个巨大的的向量程序数据库,提示是搜索这个连续数据库的方法。
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2024:RAG年
在这篇博文中,我阐述了为什么 RAG 将在 2024 年飞速发展,不仅是企业采用率,而且消费者采用率也将飙升。
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