山上有风景

2024年8月26日

摘要：参考文档 Stable Diffusion之最全详解图解：https://blog.csdn.net/DFCED/article/details/136115267 Stable Diffusion 超详细讲解：https://blog.csdn.net/jarodyv/article/detail 阅读全文

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第八期 RAG检索增强生成

摘要：一：RAG vs Fine-tuning （一）Fine-tuning（微调）是用一定量的数据集对LLM进行局部参数的调整，以期望LLM更加理解我们的业务逻辑，有更好的zero-shot能力。（二）RAG（检索增强生成）是把企业内部的文档数据先进行embedding，借助检索先获得大致的知识范阅读全文

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2024年8月12日

第九期写一个自己的AutoGpt

摘要：一：先了解AutoGpt https://zhuanlan.zhihu.com/p/629909493?utm_id=0 二：实现自己的AutoGpt之一：prmpt模板处理思路 prompt与代码分离编写reason（理由） & Act （行为）的prompt模板基于langchain编写A 阅读全文

posted @ 2024-08-12 11:05 山上有风景阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第七期 Semantic Kernel（另一个AI框架，了解即可）

摘要：一：LangChain和Semantic Kernel对比 https://blog.csdn.net/xiaoqi270620903/article/details/138334622 Semantic Kernel 适用于需要快速构建 LLM 应用的场景，如智能客服、智能问答等。由于其组件关系简阅读全文

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2024年7月29日

第六期指令生成模型实例（代码生成）

摘要：常见12款代码生成工具：https://zhuanlan.zhihu.com/p/692805719 Fitten Code简介:https://zhuanlan.zhihu.com/p/687635568 codegeex简介:https://www.cnblogs.com/1312mn/p/18 阅读全文

posted @ 2024-07-29 17:27 山上有风景阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

LangChain补充七：Hub和LangSmith入门

摘要：一：Hub简介 https://blog.csdn.net/DEVELOPERAA/article/details/139983286 （一）简介 1.早期最开始的LangChainHub，类似于github一样，可以理解为LangChain 工具包或者说组件中心，里面提供了高质量的组件方便开阅读全文

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LangChain补充六：Evals评估AI应用质量

摘要： https://www.alang.ai/langchain/101/lc08 构建一个AI应用之后，需要根据输入和调用链的输出评估（Evals） AI 应用的质量在 AI 模型研发中，评估模型返回的质量在 AI 应用开发的场景中，评估一个包含 AI 模型的调用链的质量主要评估方式：我们提供输阅读全文

posted @ 2024-07-29 17:25 山上有风景阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑

LangChain补充0：LLM幻觉

摘要： https://luxiangdong.com/2023/12/01/halluc/ https://blog.csdn.net/FrenzyTechAI/article/details/132695264 一：LLM的缺点（一）3个缺点分析主要包括以下3个缺点，幻觉问题（大模型的底层原理是基于阅读全文

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2024年7月18日

LangChain补充二：LCEL和Runnable更加方便的创建调用链

摘要： https://www.alang.ai/langchain/101/lc05 一：LCEL入门 LangChain 的设计围绕着让 AI 应用开发者能够方便地将多个流程连缀成一个 AI 应用的业务逻辑，包括 Chain 与 Agent。每个流程都被封装成一个 runnable（langchain_ 阅读全文

posted @ 2024-07-18 10:50 山上有风景阅读(399) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2024年7月17日

LangChain补充四：Agent知识点和案例补充

摘要： https://www.alang.ai/langchain/101/lc07 一：基本流程和概念（一）概念 LangChain Agent的核心思想是，使用大语言模型选择一系列要执行的动作。在Chain中，一系列动作是硬编码在代码中的。在Agent中，大语言模型被用作推理引擎，以确定要采取的阅读全文

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周围的人都比你厉害，你才会慢慢变强

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