Datawhale AI夏令营第四期:动手学大模型应用全栈开发task1

速览:这边笔记将会带大家快速跑一遍baseline,再带大家精读一下baseline。...

【AI落地应用实战】Amazon Bedrock + Amazon DynamoDB 数据设计与建模

在当今数字化转型的浪潮中,企业对数据处理能力的需求日益增长,为了应对大规模数据和高并发访问的挑战,选择一款合适的数据库解决方案变得尤为重要。AmazonDynamoDB,作为亚马逊云科技提供的一种完全托管式、无...

【QT开发】对话框控件QDialog类详解及实战应用

QDialog是Qt提供的一个功能强大且灵活的对话框控件,通过本篇文章的学习,你应该对QDialog有了全面的理解,能够在自己的项目中正确使用它。对话框在用户界面中帮助你更好地管理和处理用户输入、消息显...

【RL】强化学习入门:从基础到应用

【RL】强化学习入门:从基础到应用强化学习,本文介绍了强化学习的基础和python经典实现。(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它使得智能体通过与环境的互动来学习如何...

《史上最简单的SpringAI+Llama3.x教程》-05-打破界限,Function Calling在业务场景中的应用

FunctionCalling是一种技术,它允许大型语言模型(如GPT)在生成文本的过程中调用外部函数或服务。这种功能的核心在于,模型本身不直接执行函数,而是生成包含函数名称和执行函数所需参数的JSON,然后...

【QT开发】图像控件图像QPixmap类详解及实战应用

QPixmap是Qt提供的一个功能强大且灵活的图像控件,通过本篇文章的学习,你应该对QPixmap有了全面的理解,能够在自己的项目中正确使用它。QPixmap在用户界面中帮助你更好地组织和管理图像显示和处理,有助...

构建LangChain应用程序的示例代码:51、如何使用 Chroma 实现多模态检索增强生成 (RAG)

本文件详细介绍了如何使用Chroma实现多模态检索增强生成(RAG)。主要内容包括系统的整体架构、关键组件、代码实现以及应用示例。文中展示了如何将文本和图像数据结合,利用检索技术增强生成模型的性能。具体代码部...

【AI落地应用实战】Amazon Bedrock +Amazon Step Functions实现链式提示(Prompt Chaining)

PromptChaining是一种在生成式人工智能(如大型语言模型)中广泛使用的技术,它允许用户通过一系列精心设计的提示(Prompts)来引导模型生成更加精确、丰富且符合特定需求的内容。PromptCha...

大模型实操与API调用 | 三十六、Rerank模型在RAG中的部署与应用

Rerank是RAG中的一个关键组件,它的作用是对检索到的文档进行重新排序,确保与查询问题最相关的文档排在前面。这有助于提高LLM生成回答的准确性和质量。RAG概述RAG是一种结合了检索和生成的语言模型技术。当提...

【AI大模型应用开发】阿里通义千问API如何使用?如何无缝兼容OpenAI?

前面文章中,我们有介绍过OpenAIAPI、百度文心一言API、智谱AIAPI、月之暗面MoonshotAPI的使用方法,今天这篇文章,我们再来学习下阿里通义千问API的使用方法。并且,在OpenAIAP...