本文主要介绍了人工智能大模型应用指南，从入门到精通的AI实践教程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.书籍推荐2.1本书特色2.2内容简介2.3本书作者2.4本书目录...
本文利用LangChain实现了一个完整的问答RAG应用。其中RAG中的数据源采用加载网页数据的形式获取，而不是采用之前实践中传统的本地知识库（加载本地PDF文件）的方式。然后我们还在RAG的返回中增加了参考...
SpringAI是一个面向AI工程的应用框架，其目标是将Spring生态系统的可移植性和模块化设计等设计原则应用到AI领域，并推动将POJO作为应用的构建块应用于AI领域。简单地说，就是不...
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的应用已经越来越广泛。预训练模型通过大规模的无监督学习，能够捕捉到丰富的语言知识和上下文信息。然而，由于预训练模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，因此在实际使用时，我...
随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理（NLP）在近年来取得了显著的进展。大型语言模型（LLMs）在多种NLP任务中展现了卓越的性能，这得益于它们在大规模文本数据集上进行的预训练和随后的微调过程。这些模型不仅能够理...
GithubJava版langchain,利用LLMs的力量增强你的java应用程序。该项目的目标是简化AI/LLM功能到Java应用程序的集成。一个简单且连贯的抽象层，旨在确保您的代码不依赖于具体实现...
*，随即引爆社交网络，大模型行业进入加速发展阶段。国外基础模型实力强劲、不断精进，开源模型打造庞大应用生态，端侧模型小而美。国内大模型也进入加速成长期，在过去一年中取得了实质性突破。百度文心一言、讯飞星火、清...
本文介绍了人工智能领域的最新进展，包括高效开发工具、聊天机器人技术、训练框架、开源数据集和部署平台。Devv.ai、CodeFuse、简单AI等工具提升开发效率，而ChatGPT和Monica等聊天机器人引领对话...
文章讲述了在使用ChatGPT时遇到的问题，如格式错误和模型缓存导致的结果重复。作者发现通过在提示词前添加uuid可以确保每次请求不走缓存，从而解决问题。...
SwinTransformer是一种为视觉领域设计的分层Transformer结构。它的两大特性是滑动窗口和分层表示。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。分层结构允许模型适配不同尺度的图片...