登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在提示工程领域，核心问题围绕如何设计高效、准确且通用的提示，以提升 AI 在各种任务中的性能。这涉及到多个方面：一是如何理解模型对不同提示结构和内容的响应模式，不同的提示措辞、长度、上下文信息等都会影响模型输出；二是如何在海量的可能提示中筛选出最优或接近最优的提示，尤其是在面对复杂任务和多样化数据时；三是如何确保提示工程在不同模型架构和应用场景下的可迁移性和鲁棒性。例如，在医疗领域的问答系统中，既
Prompt Tuning是一种通过改变输入提示语（input prompt）以获得更优模型效果的技术。
车道线识别算法研究 MATLAB车道偏离预警系统车辆工程综合实践汽车电子实现一个简单的传统车道线检测项目详细阐述了传统车道线检测的流程，使用霍夫变换的思想及canny边缘检测流程内容包括模型所有的源文件，说明文档在汽车电子领域搞车道线识别，就像给自动驾驶系统装上一双会认路的眼睛。这次咱们不整深度学习那套黑箱操作，玩点传统图像处理的祖传手艺。基于霍夫变换的车道线检测虽然年头久了点，但作为车辆工程综合
随着人工智能技术的飞速发展，大模型如GPT系列、BERT等在自然语言处理领域取得了显著成就。这些大模型具备强大的语言理解和生成能力，为处理复杂的文本信息提供了有力工具。在哲学领域，论证推理是哲学研究的核心方法之一，其逻辑一致性对于保证哲学观点的合理性和可靠性至关重要。本研究的目的在于探索如何利用大模型对哲学论证推理进行逻辑一致性评估，提高哲学研究的效率和准确性。研究范围涵盖了常见的哲学论证类型，包
在当今的AI世界里，AI原生应用越来越多，就像超级英雄不断出现在城市中一样。而上下文理解在这些应用中就像是超级英雄的“超能力”，能让AI更聪明地工作。我们这篇文章的目的就是带大家认识一下在AI原生应用里上下文理解所用到的5大核心技术，了解它们是怎么发挥作用的。文章的范围主要围绕这5大核心技术的原理、应用等方面展开。接下来，我们会先给大家讲一个有趣的故事来引出主题，然后像给大家介绍好朋友一样，详细解
在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本信息。实体识别就像是一个聪明的小助手，它能从这些文本里准确地找出各种重要的实体，比如人名、地名、组织机构名等。我们这篇文章的目的就是要和大家讲讲，随着AI原生应用的发展，实体识别领域发生了哪些翻天覆地的变化，以及这些变化会给我们带来什么样的影响。文章会涵盖实体识别的基本概念、新技术带来的变革、实际应用场景等多个方面。我们这篇文章就像一座大房子，有很
在当今AI蓬勃发展的时代，AI原生应用如雨后春笋般涌现。而准确理解用户意图是这些应用能否成功的关键因素之一。本文的目的就是帮助开发者和相关从业者识别在用户意图理解过程中容易陷入的常见误区，并提供有效的解决方案。范围涵盖了常见的用户意图理解技术和方法，以及在不同类型AI原生应用中的应用。本文将先介绍与用户意图理解相关的核心概念，包括它们的定义和相互关系，通过示意图和流程图直观展示。接着讲解核心算法原
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
我们生活在一个全球化的时代，不同国家、不同语言的人们交流越来越频繁。但是语言的差异就像一堵墙，阻碍着人们顺畅地沟通。AI原生应用领域的跨语言理解就是要打破这堵墙，让人们无论说什么语言，都能互相理解。本文的目的就是带大家了解跨语言理解在各个方面的应用场景，范围涵盖了商业、教育、娱乐等多个领域。接下来，我们会先了解跨语言理解的核心概念，就像认识新朋友一样，了解它是什么，和其他概念有什么关系。然后学习它
提示质量监控告警面临着诸多挑战。首先，如何定义“质量”是一个关键问题，这涉及到输出的准确性、相关性、一致性、安全性等多个维度。例如，在医疗咨询场景中，提示输出的准确性关乎患者的健康，任何错误信息都可能造成严重后果；而在聊天机器人场景中，相关性和一致性则影响用户体验。其次，如何实时监测提示在不同输入条件下的表现，以及如何快速准确地发出告警也是亟待解决的问题。此外，不同的应用场景对提示质量的要求差异较
在当今全球化的时代，人们对于跨越语言障碍进行交流和获取信息的需求越来越强烈。AI多语言应用可以帮助不同语言背景的人们轻松沟通，打破语言隔阂。本指南的目的就是教会大家如何从零开始，一步步实现一个AI多语言应用，范围涵盖从基础概念的理解到实际项目的开发和部署。本文首先会介绍相关的核心概念，让大家对AI多语言应用有一个初步的认识。然后详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，给出数学模型和公式。接着通过项目实
摘要：本文深入剖析Giskard和DeepEval两款AI质量测试工具的核心价值，纠正常见认知偏差。Giskard不仅是报告生成器，更是具备静态扫描+动态验证的全链路质量管家，能穿透数据层、模型层和结果层风险；DeepEval则通过可配置指标和断言机制，将主观的LLM评测转化为可量化、工程化的标准流程。文章对比了两款工具的定位差异：Giskard适用于多模型全流程管控，DeepEval专注LLM评
社会科学研究中，定性推理是一种重要的研究方法，它通过对社会现象的描述、分类、解释和理解来揭示社会规律。随着人工智能技术的发展，大模型在自然语言处理等领域取得了显著的成果。本研究的目的在于分析大模型在社会科学定性推理中的表现，探讨其优势与不足，为社会科学研究提供新的思路和方法。研究范围涵盖了常见的大模型，如 GPT 系列、BERT 等，以及社会科学中的多个领域，如社会学、政治学、经济学等。本文将按照
实体链接技术旨在将文本中的实体提及与知识图谱中的具体实体进行准确关联，是自然语言处理领域的关键任务之一。随着大语言模型（LLM）和AI Agent技术的发展，将LLM的强大语言理解能力与AI Agent的自主执行能力相结合，为实体链接技术带来了新的机遇和挑战。本文的目的在于深入探讨LLM支持的AI Agent实体链接技术，涵盖其原理、算法、实际应用等方面，为相关领域的研究和实践提供全面的指导。本文
在当今科技飞速发展的时代，创新设计推理对于各个领域的发展至关重要。大模型作为人工智能领域的重要成果，其在自然语言处理、图像识别等方面已经取得了显著的成就。本研究的目的在于深入探究大模型在创新设计推理任务中的具体表现，评估其优势与不足，为相关领域的应用和研究提供参考。研究范围涵盖了大模型在不同类型创新设计推理任务中的性能、应用场景以及未来发展趋势等方面。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述研
随着人工智能技术的飞速发展，基于大语言模型（LLM）的AI Agent在对话系统中的应用越来越广泛。对话状态跟踪作为对话系统中的关键环节，其目的在于让AI Agent能够准确记录和理解对话的上下文信息，从而根据当前对话状态做出合理的回应。本文的范围涵盖了LLM支持的AI Agent对话状态跟踪的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景以及未来发展趋势等方面，旨在为读者提供一个全面而深入
我们的目的是要搞清楚在AI原生应用这个大环境里，实体识别技术是怎么回事，以及它如何和各种业务完美结合。我们会涉及到实体识别的基本概念、技术原理，还会看看在不同的业务场景里它能发挥什么样的作用。接下来我们会先讲讲实体识别的核心概念，然后深入了解它的算法原理和操作步骤，还会有数学模型和公式的讲解。之后会通过实际的项目案例看看实体识别在代码里是怎么实现的，再去看看它在现实中有哪些应用场景。最后我们会探讨
在AI原生应用中，我们常常希望计算机能像人类一样和我们自然地对话。对话状态跟踪就是实现这一目标的关键技术之一。它的目的是记录和理解对话的历史信息，从而让计算机在对话过程中做出更合理的回应。本文的范围涵盖了对话状态跟踪的基本概念、算法原理、实际应用等方面，帮助大家全面了解这一技术。本文首先会介绍对话状态跟踪的核心概念，用简单易懂的方式解释相关术语。接着会讲解核心算法原理，并给出具体的操作步骤和代码示
在当今竞争激烈的商业环境中，公司声誉对于企业的生存和发展至关重要。良好的声誉能够吸引客户、投资者和优秀人才，提升企业的市场竞争力；而负面声誉则可能导致客户流失、股价下跌等严重后果。因此，准确、全面地分析公司声誉具有重要的现实意义。本文章的范围涵盖了利用智能体协作技术进行公司声誉分析的各个方面，包括数据收集、处理、分析和评估等环节，旨在为读者提供一个系统、深入的技术方案和实现思路。本文将按照以下结构
在处理中文文本的 Python 第三方库中，jieba 库绝对是不可或缺的 “利器”。它专注于中文分词，能将连续的中文语句精准拆分成有意义的词语，为后续的文本分析、自然语言处理等工作打下坚实基础。无论是新闻数据的关键词提取、社交媒体评论的情感分析，还是聊天机器人的语义理解，jieba 库都能发挥重要作用。对于数据分析师，它能让中文文本数据的处理效率大幅提升；对于自然语言处理爱好者，掌握 jieba
公司秉持“AI∙普惠”的理念，深耕“AItoB”，赋能产业数智化，以行业大模型全栈技术能力为核心，深度打造MaaS和Agent双引擎平台及场景应用，全面覆盖企业服务、工业制造、健康养老和文教传媒等领域。备案作为企业合规运营的基准线，更是技术能力的权威认证标准，印证了卓世科技在大模型领域深耕多年的显著成果。值得关注的是，卓世科技早在2024年4月即已通过国家网信办《生成式人工智能服务已备案信息公告》
本文介绍了一款国内旅行规划AI助手，该智能体基于Deepseek大模型构建，整合高德地图、实时信息查询等工具，并内置导游知识库。其主要功能包括：1）通过多轮对话收集用户旅行需求；2）强制校验时间有效性；3）优先调用内部知识库获取权威信息；4）生成包含行程、预算、导游推荐等要素的详细方案；5）支持方案导出为Word文档。系统强调知识库优先原则，要求严格标注信息来源，确保推荐内容的可靠性和预算计算的准
随着金融行业的不断发展，金融专业考试的难度和复杂度也在逐渐增加。考生在备考过程中常常会遇到各种问题，需要及时得到准确的解答。传统的答疑方式，如咨询老师、查阅书籍等，效率较低，且不能满足考生随时随地获取信息的需求。基于大模型的金融专业考试答疑系统旨在利用先进的自然语言处理技术和大模型的强大能力，为考生提供高效、准确的答疑服务。本系统的范围主要涵盖金融专业考试的常见科目，如金融学、投资学、财务管理等。
在当今自然语言处理领域，大语言模型（LLM）的出现带来了巨大的变革。LLM具有强大的语言理解和生成能力，而AI Agent则是能够自主执行任务的智能实体。将LLM应用于AI Agent中的文本风格迁移具有重要的研究和应用价值。本文的目的在于深入探讨LLM如何在AI Agent中实现文本风格迁移，分析其技术原理、实际应用场景以及未来发展趋势。范围涵盖了从核心概念的阐述到具体算法实现，再到实际项目案例
本文介绍了英文分词、词规范化及分句技术。分词涵盖空格/标点分割、正则表达式匹配及BPE子词算法；词规范化包括大小写折叠与词目还原；分句通过标点符号分割，需解决句号歧义，常结合分词结果判定句子边界。
本文旨在系统性地介绍情感计算技术在AI Agent客户服务中的应用。我们将涵盖从基础理论到实际实现的完整技术栈，包括情感识别、情感生成和情感交互等关键技术环节。本文特别关注如何将这些技术整合到实际的客户服务系统中，以提升用户体验和服务效率。首先介绍情感计算的基本概念和技术背景然后深入探讨核心算法和数学模型接着通过实际案例展示具体实现最后讨论应用场景和未来发展方向情感计算(Affective Com
在当今数字化时代，信息如潮水般涌来。从购物平台的商品推荐，到视频网站的内容推送，个性化推荐系统无处不在，成为我们筛选海量信息的得力助手。然而，大多数推荐系统目前主要基于用户的行为数据，如购买记录、浏览历史等进行推荐。虽然这些方法在一定程度上能够满足用户的基本需求，但却忽略了一个关键因素——用户情绪。想象一下，当你心情低落时，可能更想看一部治愈系的电影，而不是热血沸腾的动作片；当你兴奋时，或许更愿意
在当今全球化的时代，不同文化背景的人们之间的交流变得越来越频繁。然而，文化差异可能导致沟通障碍、误解甚至冲突。开发具有跨文化理解与交流能力的AI Agent的目的在于打破这些文化壁垒，为不同文化背景的用户提供更加智能、准确和友好的交流服务。本文章的范围涵盖了从理论基础到实际开发的整个过程，包括跨文化理解的核心概念、实现跨文化交流的算法原理、实际项目的开发步骤以及相关的应用场景和资源推荐等方面。本文
随着人工智能技术的飞速发展，对话系统在各个领域的应用越来越广泛。AI Agent的自适应对话生成系统旨在开发一种能够根据不同的对话场景、用户需求和上下文信息，灵活、智能地生成合适对话内容的系统。本系统的范围涵盖了从对话数据的收集和预处理，到模型的训练和优化，再到实际对话的生成和交互的整个过程。通过构建这样的系统，可以提高对话的质量和效率，增强用户体验，满足不同场景下的对话需求。本文将按照以下结构进
本研究的主要目的是深入探究大语言模型（LLM）在AI Agent中所具备的文本情感操纵能力。随着自然语言处理技术的飞速发展，LLM在各种自然语言处理任务中展现出了强大的性能。而AI Agent作为能够自主执行任务的智能实体，利用LLM的文本情感操纵能力可以在多个领域发挥重要作用，如智能客服、舆情管理、内容创作等。本研究的范围涵盖了LLM文本情感操纵能力的原理、算法、实际应用以及未来发展趋势等方面。
本文面向开发者探讨企业GEO（生成式引擎优化）的基础实现方案。核心聚焦两点：1）利用RAG技术构建企业知识库，包括知识源处理、向量化存储和智能检索；2）通过Schema.org结构化标记增强官网内容的AI可读性。文章对比了GEO与传统SEO的差异，强调GEO旨在成为AI生成答案的信源而非吸引点击。最后提出系统化实施建议，包括自研与专业服务的选择考量，为企业在AI时代构建数字权威提供技术路径。
Yandex Cloud是俄罗斯IT巨头Yandex提供的公有云平台，提供各种云计算服务。Yandex Cloud作为一站式云服务平台，支持人工智能、大数据分析、物联网等应用开发，其中，YandexGPT是一个强大的大语言模型（LLM），在自然语言处理任务中有广泛的应用。
本文为大家解读Contextual AI 联合创始人兼CEO，也是著名的RAG技术先驱，Douwe Kiela 分享的他在企业级 RAG 系统实施与落地中的十大经验教训 。
DeepSeek的本地化部署为智慧消防提供了强大的AI大脑，而消防知识图谱则构建了结构化的领域知识体系。二者的深度融合，能够实现对消防风险的深度洞察、对应急事件的智能辅助以及对管理流程的全面优化。尽管在实施过程中面临数据、技术、安全等方面的挑战，但其在提升消防安全水平、保障人民生命财产安全方面的巨大潜力毋庸置疑。
我们的目的是深入了解AI原生应用领域中用户的行为，从而洞察市场需求。这里的范围涵盖了各种基于AI技术开发的原生应用，包括但不限于智能助手、图像识别应用、智能推荐系统等。通过分析这些应用中用户的行为，我们可以发现用户的喜好、需求以及市场的潜在机会。首先，我们会介绍一些相关的术语和概念，让大家对本文涉及的内容有一个基本的认识。然后，通过一个有趣的故事引入核心概念，并详细解释这些概念以及它们之间的关系，
这种方法适用于需要实时获取股票信息并进行分析的场景，尤其是使用自然语言来驱动查询的情况。通过Langchain，可以集成AI能力，使系统更加智能和高效。结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。
本文将从底层逻辑拆解RAG（检索增强生成）技术原理，通过numpy等Python基础库手把手教你搭建完整RAG系统。内容涵盖RAG核心概念解析、标准化工作流程拆解，以及文本提取、智能分块、向量嵌入、语义检索、精准生成等全环节实现细节，帮你跳出“调参工具人”误区，真正掌握RAG技术内核。
当前市面上有许多分词器，适用于不同的语言和模型。在Python中，我们可以使用诸如tiktoken、spaCy、NLTK、KoNLPy等库来实现文本切分和Token计数。这些库提供了不同的方式和优化，以迎合各自语言和模型的需求。
在当今数字化时代，视频内容的需求呈现出爆炸式增长。从社交媒体上的短视频到专业的影视制作，视频已经成为信息传播和娱乐的主要形式之一。然而，创作高质量的视频脚本是一个耗时且需要专业技能的过程。传统的脚本创作依赖于编剧的创意和经验，不仅成本高，而且创作周期长。GPT - 4作为OpenAI推出的先进人工智能模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成人类语言，为视频脚本的创作带来了新的可能性。
easyui
——easyui
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
昇腾开源生态专区
DAMO开发者矩阵
网易智企-易盾开发者社区
松山湖开发者村综合服务平台
火山引擎 ADG 社区
