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AI代理的3个提示技巧
有效的提示工程技术已被证明在帮助大型语言模型(LLMs)生成更可靠、结构化和合理推理的响应方面至关重要。
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有效的提示工程技术已被证明在帮助大型语言模型(LLMs)生成更可靠、结构化和合理推理的响应方面至关重要。
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人工智能代理是自主程序,可以观察环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。它们可以监控数据流、自动化复杂的工作流程并在没有持续人工监督的情况下执行任务。
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近十年来,我一直在研究智能家居 API。我购买了许多系统,构建了多个版本的集成 API、移动应用程序和聊天机器人,但它们从未完全实现真正的目标——像钢铁侠系列中的 JARVIS 一样的真正的AI驱动的家。
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AI 代理,也称为自主代理或智能代理,是一种能够与其环境交互并自主完成预定任务的生成式 AI 程序。
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本教程的目标是指导你完成使用 DSPy 构建简单代理应用程序的过程。由于 DSPy 不是代理框架,因此这实际上更像是一篇“DSPy 为你提供什么和不为你提供什么”类型的帖子。
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本博客探讨了 AI 驱动的客户支持代理的开发,该代理利用 OpenAI 的 GPT-4、用于语义相似性的 FAISS 和用于部署的 Azure ML。
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本文,介绍如何使用 HF的Code Agent和Qwen2.5–7B-Instruct 创建多代理 RAG 系统
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OpenAPI 规范是一个标准化的、与语言无关的框架,用于定义 HTTP API。它使人类和机器都能发现和理解服务的功能,而无需访问其源代码、详细文档或网络流量检查。
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本文探讨了从传统的机器人流程自动化 (RPA) 到自主代理的突破性能力在塑造自动化未来方面的范式转变。
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今天,我们将查看一个简单但功能强大的框架 Phidata,看看它如何让使用 LLM 代理变得轻而易举!
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在本文中,我们将在 Langflow 中从头开始构建一个简单的代理,还将介绍可观察性工具 LangSmith 和 Langwatch,看看我们的代理在幕后做了什么。
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我们将使用 Agent Builder 为理发店构建一个搜索系统。可以将其视为创建一个专用的搜索微服务,可通过 REST API 访问,并可与你的应用集成。