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RSS订阅原创 在少量提示词下LLM格式化输出的对齐实践
本篇文章主要是以一个例子进行实践，使用langchain总结了一套流程（在文章的末尾给出），同时构建了两个函数来优化在少量提示词的情况下，LLM输出不稳定的问题Part 2：输出对齐些时候可能由于提示词模版的原因，在一些文本中可能不包含某种key，大模型的输出很可能包含不完全的定义key—_value,因此解析结果可能与原json格式相比缺少一些项这里我们写一个比较函数，自动对齐定义格式，缺
2024-02-08 01:47:39
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原创 大语言模型的格式化输出原理思考-＞构建输出解释器output Parsers
在构建AI应用的时候，我们时常需要大语言模型在返回的结果使用格式化输出，这篇文章重要讨论了一些使LLM响应格式化输出的方法和原理，同时使用LLM构建一个输出解释器
2024-02-07 03:37:05
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原创 Embeddings And Dense Retrieval
这篇文档介绍了如何使用嵌入（Embedding）和密集检索（Dense Retrieval）技术来处理和分析文本数据。文档通过几个示例来说明嵌入技术的应用： 单词嵌入：通过 cohere 库，将三个单词（joy, happiness, potato）转换为嵌入向量，并展示了这些向量的前五个元素。 句子嵌入：对一系列句子进行嵌入，然后使用 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）技术将嵌入向量降维到二维，以便可视化。文档提供了一个可视化脚本，
2024-02-07 03:30:11
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原创 关于LLM进行函数（工具）调用的思考
拆解openai的function_call功能，理解函数调用的底层原理，然后手搓一个自定义的Agent_call_tools
2024-02-07 03:07:19
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空空如也
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