这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学

中文英文模型，GPT-4性能是当着无愧的王者，但无法使用。中文评测平台榜单比较混乱，看个人使用习惯。

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。而这种方式依赖于LLM能准确无误的将OCR结果对应到给定列表中的某一个场景，若OCR结果不属于给定场景列表中的任何一个，或者将其错误的归于其他场景，都会导致关键信息提取失败，前者会使程序报错，而后者可能导致不正确的信息提取结果。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨

通过SWIFT支持的Agent训练能力，我们使用ms-agent和ms-bench对qwen-7b-chat模型进行了微调。可以看到微调后模型保留了通用知识问答能力，并在system字段增加了API的情况下可以正确调用并完成任务。训练从LoRA变为全参数训练，知识遗忘问题会更加严重，数据集混合比例需要实际测试调整部分模型可能在训练后仍然调用效果不佳，可以测试该模型本身预训练能力是否扎实Agent训

1970年温斯顿.罗伊斯提出了著名的“瀑布模型”，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落!x-oss-瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。

AIGC（人工智能生成内容）结合JMeter实现接口自动化测试脚本生成的方法，主要涉及到通过流量收集工具和AIGC技术获取用户操作接口数据，并利用这些数据生成自动化测试脚本的过程。这种方法可以有效提高软件测试的效率和质量[1]。JMeter是一个开源的负载测试工具，能够模拟多种协议和应用程序的负载，包括HTTP、FTP、SMTP等[3][14]。它可以帮助快速构建测试用例，模拟多种场景，发现接口的

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。九天人工智能平台提供人工智能算力、算法、数据，汇聚优秀AI能力，打造从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，全面支持自智网络等多样化运营商智慧运营需求，为工业、医疗、政务、教育、金融等行业客户构建创新解决方案。此外，360智脑模型还积极与各行业合作伙伴共同打造行

最近小徒弟公司接了个出海的项目，除了常规开发任务以外，还需要对图片和语音进行翻译。具体来说，图片翻译是对图片文件中的文字进行翻译，而语音翻译是将语音文件进行转写和翻译，输出译文文本文件。在尝试了众多开源模型之后，虽然能够达到一定的效果，但效果却并不很如意。恰好个人前段时间使用了小牛翻译的API服务，官网链接为，不仅简单易用，而且效果稳定，能够满足多样化的业务场景。心动不如行动。让我来给大家系统讲解

智能体被定义为能够感知环境、做出决策并采取行动的人工实体。受汽车工程师协会（SAE）自动驾驶六级分类的启发，智能体也根据其功能和能力被划分为以下层级：L0——无 AI，具备工具（有感知能力）和行动；L1——使用基于规则的 AI；L2——用基于模仿学习（IL）/强化学习（RL）的 AI 替代基于规则的 AI，增加推理和决策能力；L3——应用基于大型语言模型（LLM）的AI 替代基于 IL/RL 的

Coze是新一代 AI 应用开发平台，定位是零代码或低代码的AI开发平台。用户不需要编程基础，就能快速搭建出基于大模型的各类 AI项目，满足个性化需求、实现商业价值，比如聊天机器人、客服助手、私人助手、文案生成器等等。可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。国内版网址：www.coze.cn国外版网址：www.coze.com（需科学上网）