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0 "相关源码" 1 你将学到 如何保证消息百分百投递成功 幂等性 如何避免海量订单生成时消息的重复消费 Confirm确认消息、Return返回消息 自定义消费者 消息的ACK与重回队列 限流 TTL 死信队列 2 保证消息的百分百投递成功 2.1 Producer 的可靠性投递 2.1.1 要求 阅读全文
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0 前言 2025年2月25日,今天发布迄今为止最智能的模型——Claude 3.7 Sonnet,全球首个混合推理(Hybrid Reasoning)模型。 提供: 近乎实时回答 同时进行深入的、分步骤的推理 且这种思考过程可直观展示给用户 对API用户,还可精细控制模型的思考时长 在编程和前端开 阅读全文
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0 前言 第一期 🎉 AI发展之快令人难以置信,毕竟就在一年前,我们还在为生成正确数量的手指而苦恼 😂。 过去几年,开源模型和艺术工具迎来了关键性进展,AI 创意工具的可及性前所未有地提升,而我们可能才刚刚触及冰山一角。一起回顾 2024 年 AI & 艺术领域的重要里程碑、工具和突破,同时展望 阅读全文
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将内容上传至知识库后,要对内容进行分段与数据清洗。该阶段是内容的预处理与数据结构化过程,长文本将会被划分为多个内容分段。 1 分段 由于LLM的上下文窗口有限,无法一次性处理和传输整个知识库的内容,因此需对文档 中的长文本分段为内容块。即便部分大模型已支持上传完整的文档文件,但实验表明,检索效率依然 阅读全文
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这是可优化的细节。这里过时的提示倾向于说工作空间有一个默认的重新排名模型,但在执行一些前端逻辑后我们发现当前的重新排名模型是空的或未定义的,因此这个当前模型已过时。 但这里默认模型实际上是一个所有字段都是空字符串的模型结构: { "provider":"", "model": "" } 在这种情况下 阅读全文
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创建知识库并上传文档大致分为以下步骤: 通过上传本地文件、导入在线数据或创建一个空的知识库。 1 导入文本数据 轻点 Dify 平台顶部导航中 “知识库” → “创建知识库”: 可上传本地文件、导入在线数据两种方式上传文档至知识库内。 1.1 上传本地文件 拖拽或选中文件进行上传,支持批量上传,同时 阅读全文
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1 定义 智能助手(Agent Assistant),利用LLM的推理能力,自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代,在无人类干预的情况下完成任务。 2 咋用智能助手? “探索”中找到Agent的应用模板,添加到工作区或在此基础自定义。在工作室也可从0编排一个Agent。 选择 阅读全文
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工作室操作 Agent 选择模型时对话报错: "Model schema not found" error only in agents 是因为没打开模型的函数调用功能: 当然,也不是所有模型都支持该功能。 本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续! 🚀 魔都架构师 | 阅读全文
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0 前言 神经网络是一种人工智能方法,用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。这是一种机器学习过程,称为深度学习,它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统,计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。因此,人工神经网络可以尝试解决复杂的问题,例如更准确地总结文档或人脸识 阅读全文
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0 前言 Dify的一个“应用”指基于LLM构建的实际场景应用。通过创建应用,可将智能 AI 技术应用于特定的需求。它既包含了开发 AI 应用的工程范式,也包含了具体的交付物。 一个应用为开发者交付: 封装友好的 API,可由后端或前端应用直接调用,通过 Token 鉴权 开箱即用、美观且托管的 W 阅读全文
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刚接触 AI 和 PyTorch,理解 “张量 (Tensor)” 是入门关键。 简单来说,可将 PyTorch 中的张量 (Tensor) 理解为 Java 中的多维数组,但它比普通的 Java 数组强大得多,尤其在 AI 和深度学习领域。 1 张量(Tensor) VS Java 数组/列表 J 阅读全文