posted @ 2025-07-01 17:26
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摘要:
langchain llm大模型与ai应用的粘合剂 agent开发:让大模型去操作外部应用 概念:langchain 是一个开源框架、旨在简化使用大语言模型构建端到端应用程序的过程,它也是ReAct(reason+act)【推理+行动】论文的落地实现想法、原因、反馈、行动一系列过程,循环 推理后,需
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posted @ 2025-06-13 17:44
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摘要:
知识学习能力:其他知识它不会的时候,可以把专业知识灌给他,迁移它的能力实时感知能力:通过搜索引擎、物联网感知温度和实时情况记忆能力:记住和你的对话、关键要点,回忆、联想记忆
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posted @ 2025-06-13 16:10
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摘要:
普通人行业机会:ai 原生应用 【应用框架】检索增强生成RAG: 企业文档问答 例如: 1、上传一个行业文档pdf 2、对话、提炼内容 智能体Agent: 工业生产调度 想象它是个机器人,可以调度外部的一些软件功能 懂ai和ai的场景,知道用ai的能力结合场景,做出来应用让大家使用 每个工种都会配备
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posted @ 2025-06-13 16:09
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摘要:
我们的职业方向可以是ai agent AIGC产业拆解及其常见名称 提示词,langchain方案,也就是模型自己管控,用自己的数据进行训练 向量数据库大模型发展,离不开向量的数据向量的好处:存储、查询,选择向量数据库作为过程存储的这么一个方式 算法层 TensorFlow PyTorch Kera
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posted @ 2025-06-13 15:27
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摘要:
ai:终极圣杯是通用智能AGI 垂直行业数据可以使用fine-tuning进行微调,自己将数据喂给模型专业公司,积累了大量行业数据制药公司、fine-tuning: 解决领域专业性问题,知识库更新缺点:无法解决操作外部、记忆、以及窗口扩张的问题model as a service 模型即服务 pro
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posted @ 2025-06-13 11:54
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摘要:
1、ai1.0通用性差,单任务,比如:深蓝下棋ai2.0模型发展阶段最早技术,词向量技术(自然语言用向量来表示)猫这个词在词向量里面就是一个坐标,每个词在向量里面有一个唯一坐标,形成坐标字典好处:自然语言用数学语言表示缺点:没有办法表达词语和词语之间的关系,效率不高 2、词嵌入: 对语言进行训练、预
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posted @ 2025-06-13 11:52
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摘要:
学习网址:https://www.bilibili.com/video/BV1aeLqzUE6L/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=372dcbd37e913d3ceb6058e0f495e3d9 agent 智能体MCP ai
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posted @ 2025-06-12 21:45
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摘要:
代理:用日常语言告诉你的设备你想做什么,在接下来的五年里,你就能做到的 agent指的就是能执行特定任务、服务或者代表用户进行操作的智能系统如:聊天机器人、聊天助手、自动化软件 使用ai能力,构建属于自己业务的chatbot或代理机器人,把数据库连接到ai agent,输入你最终想要洞察问题生成报告
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posted @ 2025-06-12 20:37
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摘要:
安装pip工具(安装ollama库) sudo apt update apt install python3.12-venv # 使用 venv 创建虚拟环境python3 -m venv myenv# 激活虚拟环境source myenv/bin/activate # 在 Unix 或 MacOS
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posted @ 2025-06-12 15:01
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