10大海外无代码 AI Agent 平台:快速构建企业级智能应用在人工智能浪潮的中心,AI Agent (智能体) 正以惊人的速度进化,如同科幻电影中走出的智能助手,悄然渗透进企业的每一个角落。它们不再是遥不可及的未来概念,而是企业提升效率、优化流程、决胜市场的秘...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois06230
基于LLM的查询扩展 (Query Expansion)你有没有遇到过这种情况:在搜索引擎里输入一个关键词,结果出来的东西却不是你想要的?或者,你想搜某个东西,但不知道用什么词表达才最准确?别担心,"查询扩展"技术可以帮你解决这些问题。 最近,查询扩展这项...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois03390
法律翻译领域:ChatGPT 与神经网络翻译 (NMT) 系统性能深度评测在日新月异的翻译技术浪潮中,ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) 的横空出世无疑吸引了全球目光。作为一种先进的 大语言模型 (Large ...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois05240
基于 CrewAI 构建 Multi Agent 系统指南1. 引言 在人工智能领域,Multi Agent 系统正逐渐成为解决复杂问题、实现高效协作的关键技术。CrewAI 作为一款强大的多 Agent 协作工具,为开发者提供了便捷的方式来构建智能协作系统...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois07130
Deep Research 技术盘点!比RAG更高级的LLM应用范式OpenAI 的 Deep Research 工具横空出世后,各大厂商都推出了自研的 Deep Research 工具。所谓Deep Research,是和普通搜索比较的,简单的RAG检索生成一般只有...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois06400
RIG(检索交错生成):边查边写的检索策略,适合查询实时数据技术核心:Retrieval Interleaved Generation (RIG) 什么是 RIG? RIG 是一种创新的生成方法,旨在解决大语言模型在处理统计数据时的“幻觉”(hallucina...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois05140
精通 RAG 文档分块策略:构建高效检索系统的分块策略指南如果你的 RAG 应用未能达到预期效果,或许是时候重新审视你的分块策略了。更好的分块意味着更精准的检索,最终带来更高质量的回复。 然而,分块技术并非“一招鲜吃遍天”,没有哪一种方法是绝对最优的。你需要...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois06510
Agentic Chunking:AI Agent 驱动的语义文本分块引言 在大型语言模型 (LLMs) 的应用领域,尤其是在检索增强生成 (RAG) 系统中,文本分块 (Chunking) 扮演着至关重要的角色。 文本分块的质量直接关系到上下文信息的有效性,进而影响 ...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois07560
ZEP-Graphiti:用于智能体记忆的时序知识图谱架构速读 智能体记忆的挑战与Zep的创新 智能体(AI Agents)在复杂任务中面临记忆瓶颈。传统基于大型语言模型(LLM)的智能体受限于上下文窗口,难以有效整合长期对话历史和动态数据,限制了表现并易产...Base de connaissances sur l'IAIl y a 3 mois06660
盘点与 Ollama 类似的 LLM 框架:本地部署大模型的多元选择在人工智能和大型语言模型 (LLMs) 领域,Ollama 框架的出现无疑吸引了众多目光。这款开源框架专注于简化大型语言模型在本地的部署和运行,让更多开发者能够轻松体验 LLM 的魅力。然而,放眼市场...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois01K0
OpenAI 发布:AI 推理模型的应用与最佳实践在人工智能领域,模型的选择至关重要。OpenAI 作为行业领导者,提供了两种主要类型的模型系列:推理模型 (Reasoning Models) 和 GPT 模型 (GPT Models)。前者以 o ...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois08090
解惑o1、DeepSeek-R1之类推理模型到底有没有在思考?发现一篇好玩的论文《Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs》,主题是分析o1 类推理模型 思考路径频...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois06790
模型量化是什么:FP32, FP16, INT8, INT4 数据类型详解导读 在人工智能科技的浩瀚星空中,深度学习模型以其卓越的性能,驱动着诸多领域的创新发展。然而,模型规模的持续膨胀,如同双刃剑,在提升性能的同时,也带来了算力需求与存储压力的剧增。特别是在资源受限的应用...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois01.1K0
Think&Cite:使用树搜索技术提升文本引用准确性摘要 尽管大型语言模型(LLMs)表现出色,但它们容易产生幻觉并生成事实不准确的信息。这一挑战促使人们努力进行属性文本生成,促使LLMs生成包含支持证据的内容。在本文中,我们提出了一种名为Think...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois06550
系统掌握提示词工程——从基础到进阶(阅读时间2小时起)导读 本文档旨在通过一系列提示词示例(部分),帮助读者快速理解并掌握提示词工程的核心概念与应用。这些示例均源自于一篇关于提示工程技术系统综述的学术论文(《The Prompt Report: A Sy...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois06080
深入解读 Titans:长时记忆与高效序列建模的融合之路《Titans: Learning to Memorize at Test Time》原文:https://arxiv.org/pdf/2501.00663v1 Titans 架构 非官方实现:htt...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois06480
LLM OCR 的局限性:光鲜外表下的文档解析难题对于任何需要检索增强生成 (RAG) 系统的应用来说,将海量 PDF 文档变成机器能读懂的文本块(也就是 “PDF 分块”)都是个让人头疼的大难题。 市面上既有开源的方案,也有商业化的产品,但说实话...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois07520
DeepSeek R1 越狱:尝试突破 DeepSeek 的审查机制DeepSeek R1 官网越狱是非常好的实验环境,能触发到基本所有类型的审查机制,可以学习很多防御技巧,所以这是一篇大模型审查机制的学习文章,会带你看到历年来大模型越狱的示例。 大模型审查机制通...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois03.1K0
OpenAI o3-mini 系统说明书(中文)原文:https://cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 1 引言 OpenAI o 模型系列使用大规模强化学习进行训练,以使用思维链进行推理。这些先进的推理...Base de connaissances sur l'IAIl y a 4 mois09660