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本文将详细阐述代理型AI的结构及其运作方式。 该图展示了代理型AI的多代理系统架构，其中多个代理在商业和/或物理环境背景下协作，共同达成目标。关键组件和技术细节如下。 核心组件在代理式AI的架构中，基本构建模块是代理及其交互的业务或物理环境...

在人工智能领域，追求更精确和上下文相关的信息检索技术已取得显著进展。其中一项进化是从检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）到GraphRAG的转变，这一概念在近期微软博客文章 中有详细阐述。让我们探讨...

对LLMs理解的一次巨大飞跃本周，Anthropic发布了我们对前沿AI模型理解上前所未有的重大进展。 对于前沿AI模型，我们面临一个奇怪的困境：我们知道它们有效，但不知道为什么，更糟糕的是，我们不知道它们是如何思考的。 然而，在过去几年中，一个名为...

一步步指南，构建并训练一个名为MalayGPT的LLM。该模型的任务是将文本从英语翻译成马来语。 通过本文，你将实现什么？ 你将能够自己构建并训练一个大型语言模型（LLM），同时跟随我的代码进行实践。虽然我们构建的是一个将任意英语文本翻译成马来语的L...

我选择的精准路径2023年5月，我决定全力以赴，投入时间学习人工智能。 我请了6个月的假（作为父亲），全身心投入到AI工程领域的学习中。 转眼12个月过去，我已成为一名自由职业的AI工程师，并完成了我的首个付费项目。 我撰写此文，旨在为有志成为AI工...

概述、原则和见解PDF 文件在转换为其他格式时可能会面临挑战，通常会将大量信息锁定在对 AI 应用程序无法访问的格式中。如果我们能够将 PDF 文件或其对应的图像转换为结构化或半结构化的机器可读格式，这将显著缓解这个问题。这也可以显著增强人工智能应用...

利用验证函数防止您的 LLM 输出崩溃合理使用IF可以使您的LLM输出更可靠虽然在创造力和解决复杂任务方面表现出色，但LLM往往难以遵循严格的规则，并且经常提供略微超出设定边界的答案。在构建应用程序时，这一缺陷可能导致失败和荒谬的答案，从而使用户放弃...

DSPy 简介声明式自进化语言程序（DSPy）旨在将程序流程与提示信息分离，同时基于关键指标优化提示内容。引言与总体观察最近几天，我一直在努力理解DSPy，特别是它与LangChain和LlamaIndex的关系。 以下是一些初步观察，任何反馈或额外...

在质量保证（QA）策略中整合生成式人工智能标志着软件测试和开发的重大进展。 这种方法利用人工智能的能力来自动化、优化和增强QA流程的各个方面，确保软件交付更加高效、准确和可靠。 本文探讨了使用生成式人工智能开发强大QA策略的步骤，重点介绍了相关的好处...

想过如何让你的大型语言模型（LLMs）更聪明、更可靠吗？想象一个不仅能检索信息，还能自我纠正以提供准确响应的系统。欢迎来到具有自我纠正功能的高级检索增强生成（RAG）的世界。 在本文中，我们将探讨使用 LangGraph 构建自适应和自我反思 RAG...