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原创 【AIGC】COT思维链:让AI学会拆解问题,像人一样思考
COT思维链的出现,为AI的发展开辟了一条新的道路。它让AI学会了像人类一样思考,将复杂问题分解成简单的步骤,并逐步推理出最终答案。希望我的引导会对你产生启发。
2024-11-02 11:36:00
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原创 【AIGC】AI工作流workflow实践:构建日报
工作流是 LLM 非常重要的概念,它可以帮助 LLM 更高效地完成工作,同时帮助 LLM 去拆解问题复杂度,达到化繁为简的效果。希望这篇文章可以帮助你更深地理解工作流。
2024-10-30 09:07:26
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原创 【AIGC】AI文本转语音+语音转文本,构建专属领域转文本模型
我们展示了如何使用阿里百炼的语音合成和语音识别技术,实现文本转语音和语音转文本的完整流程,并讲述如何针对自己的业务构建专属转文本模型。我们获取到比较精确的转出的文字再去做别的处理,可以极大帮助我们的实际业务。
2024-10-27 10:06:49
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原创 【AIGC】AI如何匹配RAG知识库:混合检索
混合检索技术通过结合关键词检索和语义检索的优势,实现了多路召回,从而提高了检索的准确性和全面性。掌握上面我们提到的混合检索,不仅你可以根据自己的实际情况去对多种检索方式的权重进行加权,还可以根据自己的实际情况去调整对应的召回策略,对我们自建RAG检索有着极大帮助,希望本文能对你有启示。
2024-10-24 09:34:05
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原创 【AIGC】AI如何匹配RAG知识库:关键词搜索
jieba(结巴)是一个在Python中广泛使用的分词库,特别适用于中文文本处理。jieba库不仅支持基本的分词功能,还提供了关键词提取、词性标注、命名实体识别等多种功能。在关键词检测领域,jieba库的TF-IDF和TextRank算法被广泛应用于提取文本中的关键词。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。
2024-10-21 09:04:20
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原创 【AIGC】AI如何匹配RAG知识库: Embedding实践,语义搜索
Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术。在NLP中,Embedding通常用于将单词、句子或文档转换为连续的向量表示。这些向量不仅保留了原始数据的关键信息,还能够在低维空间中捕捉到语义上的相似性。简单来说,就是机器无法直接识别人类的语言,所以需要通过Embedding去转化成机器能够理解和处理的数值形式。比如:"猫"和"狗"由于都是动物,所以它们的Embedding向量在空间上比较接近,而"猫"和"书"由于语义上没有直接关系,所以它们的Embedding向量在空间上距离较远。
2024-10-18 09:27:51
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原创 【AIGC】万字详解AI实践,零手写编码用AI完成开发 + 数据清洗 + 数据处理 的每日新闻推荐,带你快速成为AI大神
全程不需要自己写一行代码,我们就完成了前后端开发和数据处理、数据清洗,效率提升肉眼可见。实际上这也是未来的趋势,在AI的加持下,我们每一个人的能力都会被无限放大,早日尝试并习惯高效使用AI才能帮助我们在新时代的变革中保持竞争力。
2024-10-17 09:50:15
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原创 【AIGC】单个模型和AI Workflow的区别,Workflow详解
单个模型指的是利用单一的AI模型来解决特定的问题。这类模型可能是预先训练好的,或者专门为某项任务定制训练。核心概念在于“一个任务,一个模型”的策略。Workflow AI是指通过组合多个AI模型和非AI组件(可以是网络请求或者RAG),形成一个完整的工作流程(Workflow)来解决复杂问题。Workflow AI的核心思想是“多个模型,一个流程”。Workflow AI可以被视为单模型AI的高级形式。单个模型简单直接,适用于单一任务;
2024-10-15 09:12:48
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原创 【AIGC】打造个人或企业专属AI,RAG详解
RAG是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的AI技术。传统的生成式模型(如GPT-3)在生成文本时,主要依赖于模型内部的参数和训练数据,而RAG则在此基础上引入了外部知识库的检索机制。具体来说,RAG模型在生成文本之前,会先从外部知识库中检索相关信息,然后将这些信息与组Prompt一起输入给模型,这样相当于模型有了你的私域知识,自然可以针对性地给你回答。RAG技术作为一种结合了检索和生成的AI技术,为打造个人或企业专属AI提供了新的可能性。
2024-10-19 10:09:07
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原创 【AIGC】提示工程应该怎么写,Prompt详解
提示工程是你跟AI沟通的第一步,学会写一个好的Prompt才能尽量发挥AI的能力,你已经对Prompt的结构和设计技巧有了更深入的了解,去跟AI聊天吧。
2024-10-17 14:33:03
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原创 【AIGC】AI如何理解文字:Embedding解析
Embedding是一种将高维数据(如文字、图像等)映射到低维空间的技术。在自然语言处理中,embedding通常指的是将单词或短语转换成连续的向量表示。这些向量捕捉了词汇的语义信息,使得相似的词汇在向量空间中距离更近。Embedding是AI理解文字的关键技术之一。通过将高维的one-hot编码向量转换成低维的连续向量,embedding不仅减少了维度,还捕捉了词汇之间的语义关系。常见的用于Embedding的库包括spaCy、Gensim、TensorFlow和PyTorch。
2024-10-16 14:34:28
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原创 【AIGC】AI Agent 和 AI Workflow 的区别,Agent搭建
AI AgentAI Agent是一种能够感知环境、做出决策并执行动作的智能实体。它通常具有自主性,能够在没有人类干预的情况下独立运作。AI Agent的核心功能包括感知、决策和执行,它通过这些功能在复杂的环境中自主完成任务。在初始化给定Agent不同的工具和能力后,Agent会根据现存的能力和工具去解决复杂的任务,将其拆解为各个简单任务去解决。AI Workflow(AI工作流)是一种预定义的、线性的任务执行流程。它通常由一系列步骤组成,每个步骤都有明确的输入和输出。
2024-10-16 09:07:09
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原创 【AIGC】AI时代你必须储存的AI知识3
思维链(CoT)是指一种改进AI模型推理能力的方法。传统AI往往只能给出结论而无法展示其推理流程。CoT通过添加中间步骤,使AI在解决问题时能展现其思考逻辑,从而增加答案的可靠性和透明度。思维树(ToT)类似于CoT,也是用来解决复杂问题的一种AI技术。不同之处在于,ToT使用树形图来表示问题解决的过程。每个节点代表一个问题的可能解决方案或推理步骤,而树的不同分支则显示了各种可能性。函数调用(Function Call)是AI模型中的一项重要特性。
2024-10-15 16:25:57
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原创 【AIGC】AI时代你必须储存的AI知识2
AI技术的快速发展带来了许多新的概念和术语,掌握这些基础知识对于理解和应用AI技术至关重要。本文介绍了RAG、graphRAG、Agent、Workflow、多模态等关键概念,帮助你在AI时代更好地储存和应用这些知识。随着AI技术的不断进步,掌握这些基础知识将使你更好地应对未来的挑战和机遇。
2024-10-14 17:13:09
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原创 【AIGC】让模型调用自定义工具函数原理,Function Call详解
这里可以添加实际的天气获取逻辑# 例如,调用一个天气API并返回结果# 为了示例,我们假设返回一个固定的天气信息def get_weather(location) : # 这里可以添加实际的天气获取逻辑 # 例如,调用一个天气API并返回结果 # 为了示例,我们假设返回一个固定的天气信息 return f"The weather in {
2024-10-14 09:43:21
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原创 【AIGC】AI时代你必须储存的AI知识
AI技术的快速发展带来了许多新的概念和术语,掌握这些基础知识对于理解和应用AI技术至关重要。本文介绍了RAG、graphRAG、Agent、Workflow、多模态等关键概念,帮助你在AI时代更好地储存和应用这些知识。随着AI技术的不断进步,掌握这些基础知识将使你更好地应对未来的挑战和机遇。
2024-10-13 16:47:16
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原创 【AIGC】全自动思维链COT一秒优化Prompt提升AI能力,COT详解
思维链COT是一种通过引导模型逐步推理来生成更准确、更连贯输出的方法。传统的Prompt设计通常是直接给出一个问题或任务,模型根据输入生成输出。然而,这种方法往往忽略了模型在推理过程中的中间步骤,导致输出可能不够准确或逻辑性不强。思维链COT的核心思想是,通过在Prompt中引入一系列逐步推理的步骤,引导模型按照逻辑链条进行思考。这样,模型不仅能够生成最终答案,还能展示出推理的过程,从而提高输出的准确性和可解释性。
2024-10-13 10:58:53
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原创 【AIGC】让AI像人一样思考和使用工具,reAct机制详解
reAct赋予agent强大的机制,对于一个复杂问题agent首先利用其强大的推理能力对环境进行分析和理解,识别出需要解决的问题和可用的资源。然后,它根据推理结果制定行动计划,并选择合适的工具或方法来执行计划。
2024-10-12 16:01:59
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