使用Streamlit LangChain和Bedrock构建一个交互式聊天机器人
本文将帮助你使用低代码前端、用于会话管理的LangChain以及用于生成响应的BedrockLLM来创建聊天机器人，在不断发展的AI领域，聊天机器人已成为一种不可或缺的工具，用于增强用户参与度和简化信息传递，本文将逐步介绍构建交互式聊天机器......
智能体开发框架选型指南 Agent
编者按，本文通过作者的实践对比发现，框架的选择应基于项目具体需求和团队特点，而不是简单追求某个特定框架，不同框架各有优势，无框架方案实施最为简单直接，代码结构清晰，适合理解智能体原理，但随着项目复杂度增加可能变得难以维护，LangGraph......
智能决策进化之路 从长上下文LLM到自主RAG系统
01、概述随着人工智能，AI，技术的迅猛发展，深度学习模型正在不断突破原有的认知与交互极限，特别是随着大语言模型，LLM，的普及与改进，AI的应用场景逐渐扩展，然而，尽管这些模型在处理语言和信息上表现出色，它们在执行真实世界的行动和任务上仍......
Retrieval Contextual 引入上下文检索 提升AI模型的精准度与效率
01、概述在当今的数字时代，人工智能，AI，模型的应用场景越来越广泛，从客户支持聊天机器人到法律分析助手，每一种应用都需要准确的背景知识，为了让AI在特定环境中更有用，开发者通常会利用一种叫做&，ldquo，检索增强生成，RA......
计算量和 MoE LLM 聊一聊 参数量 MFU 等 HunYuan
一、背景最近在看腾讯最新混元大模型的Paper时，[2411.02265]HunyuanLarge，AnOpenSourceMoEModelwith52BillionActivatedParametersbyTencent[1]，，看到了如......
生成任意3D和4D场景！GenXD 通用3D
文章链接，https，arxiv.orgpdf2411.02319项目链接，https，genxd.github.io亮点直击设计了一个数据整理流程，从视频中获取包含可移动物体的高质量4D数据，并为30，000个视频标注了相机姿态，这个大规......
R²AG RAG 将检索信息融入RAG 提升问答系统准确性
文章指出，传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段，通过prompt生成回复，LLMs与检索器之间存在语义鸿沟，LLMs难以有效利用检索器提供的信息，下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick，RAG和的比较，采用......
解锁图像数据的商业价值 3 Embed Cohere推出Multimodal
01、概述在当今这个互联互通的世界，能够同时理解和处理多种信息类型显得尤为重要，这不仅是人工智能发展的关键，也是推动商业智能化的重要一步，然而，传统的AI模型在跨文本与图像的信息整合方面常常存在局限，这使得理解一篇配有图表或表情包的文章变得......
提升RAG性能必备 一款优秀的文档解析神器 TextIn
前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型，RetrievalAugmentedGeneration，RAG，大模型，LargeLanguageModel，LLM，已成为一种趋势，然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检......
从RAG到多模态RAG 一文读懂
如果说2023年见证了大语言模型的&，ldquo，寒武纪大爆发&，rdquo，，那么2024年则是多模态大模型&，ldquo，元年&，rdquo，GPT4o的出现让大家见识到多模态能力......