在信息技术飞速发展的当下，对于专业知识的检索需求正呈现出前所未有的增长态势。为了应对这一挑战，本文将深入探讨如何巧妙地结合大型语言模型的功能调用能力与谷歌搜索引擎API的强大功能，共同打造一个专门针对IT领域的...
论文全文写作的Prompt记录。_prompt论文...
FunctionCalling是一种函数调用机制，在使用大模型进行prompt提问时，大模型现有的知识库不一定有能力立即回答你的问题，但我们在提问时可以告诉大模型，我们有几个函数，让它结合我们的提问告诉程...
在前面篇章中我们实现了Agent智能数据分析平台中的Tools和Memory两大块，本文中我们将实现Agent智能数据分析平台中最核心的模块Plan，发掘探索人类意图，优化整个决策流程。_人工智能中agent实...
E:\\Ollama\\JANAI\\models\\底下创建一个文件夹mine-gemma-7b（名字随便，我把models底下其他的文件夹都挪走备份了，方便管理而已）然后在底下创建个model.json文件。我这...
AI大模型环境—Vanna（text-2-sql）_vanna安装教程...
大语言模型训练需要数海量的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。通常预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图...
在人工智能的广阔研究领域内，大型预训练语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为推动技术革新的关键因素。这些模型通过在大规模数据集上的预训练过程获得了强大的语言理解和生成能力，使其...
0前言在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。Agent记...
1Zero-shotlearning零样本学习。1.1任务定义利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。Zero-...