疾风大块头

摘要： 兄弟们，闲话少絮，咱们直接上代码 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""使用Kronos对期货价格进行预测"""import sysimport os# 设置HuggingFace镜像源os.environ['HF_ENDPOINT'] = 阅读全文

摘要： 安全模式：其核心是保证智能体的输出合规及稳健运行，这本质上是一个工程化问题，而且传统成熟的软件工程实践可以很好移植过来，唯一不同点在于，智能体的安全模式更依赖于提示词的编写，更加依赖于多智能体的协作，例如，我们增加对输入输出校验，不再是传统的关键字匹配校验，而是通过智能体的语义化校验，那么这个语义化 阅读全文

摘要： RAG：知识检索，它的存在主要是为了弥补LLM在进行生成回答时知识欠缺的问题，例如我这个大模型是今年3月份发布的，那么它的训练数据最多也就到了今年三月，还有就是它所用的训练数据可能不完全不充分，例如一些封闭性很强的业务领域知识等等，它的主要流程是这样的：1、对数据进行Embedding,即文本向量化 阅读全文

摘要： 多智能体协作：将复杂系统结构化为多个独立且专用的协作团队，这样做主要是为拓展智能体的任务边界，使智能体在面临复杂，多领域任务时变的更游刃有余，这样也方便问题的排查，当使用智能体协作模式时需要对各个智能体进行明确的职责划分，再就是通信协议及方式的制定，这样可以使整个流程设计更加清晰明了 记忆管理：智能 阅读全文

摘要： 反思模式：它是智能体自身对用户的响应进行自我纠正或改进的机制，为什么要这样做呢，这是因为智能体的初始输出可能并不理想，需要通过对输出进行评判反思，进一步提升响应质量，典型的反思流程包括这么几步：1、智能体完成任务进行初始输出，2、以评判者角度构建提示词（重点，这也是为什么称之为反思模式的原因），对输 阅读全文

摘要： 智能体是一个对外部环境可以感知，自主决策，采取行动的系统，其核心就是大模型（用于自主决策），感知（可以是人类的输入，也可以是外部系统的输入，例如摄像头），行动（调用外部工具进行检索或操控物理实体）提示词工程是一种工程方法，核心是为了让大模型更清晰的了解用户的意图，一般采用的是问题分解的方式把复杂问题 阅读全文

摘要： RNN：循环神经网络，它主要用于处理序列问题，常见的如文本序列(给出一段文本对下一个词进行生成)，处理序列数据有一个问题，那就是组成序列的数据之间有很强的相关性，这就要求数据在前向传播进行训练的时候带上之前的所有历史信息，而这个历史信息的承载体就叫做隐藏变量（它也是一组权重参数，也是可学习的，跟我们 阅读全文

摘要： AlexNet：它由五个卷积层，三个最大池化层，两个全连接隐藏层和一个全连接输出层组成，采用ReLu作为激活函数，在训练过程中引入dropout增强模型泛化能力，在2012年ImageNet图像大赛上大放异彩，历史意义极其重要，它的出现引导了人们从设计特征为主到学习特征为主的思维转变，证明了深层神经 阅读全文

摘要： LangChain是一个开源的大模型应用开发框架，为什么称之为框架呢？原因就是它将我们构建大模型应用的通用步骤进行了封装，使其模板化，通用化，这就使我们在构建大模型应用时没必要对那些通用的东西重复造轮子，减少了工作量，同时也可以使各家厂商可以快速的对接互通，该框架主要包含以下四个部分，它们构成了La 阅读全文

摘要： 什么是token? 大模型中token是指一段文本被分词后的处理单元，以汉字为例，分词后有可能是一个汉字，也可能是两个汉字，例如：我们是中国人，就会被分为“我们”“是”“中国”“人”，不同的模型token的长度是不一样的，但这里的token指的是模型单次输入输出的总和。 tiktoken是opena 阅读全文