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【笔记】Agent产品案例深度拆解

萌芽期:产品受技术能力驱动。上升期:技术与用户需求双向驱动。成熟期:技术手用户需求驱动。在上一代互联网中,应收10亿美元的公司最多的是应用层。AI时代最多的机会任然在应用层。

【笔记】Agent产品案例深度拆解

萌芽期:产品受技术能力驱动。上升期:技术与用户需求双向驱动。成熟期:技术手用户需求驱动。在上一代互联网中,应收10亿美元的公司最多的是应用层。AI时代最多的机会任然在应用层。

【笔记】Agent应用开发与落地全景

目前并没有一个共识,任何一个非单次大模型调用的系统,都有可能被其开发者称为agent。level 1:Conversational AI,仅限于语言对话,能力有限,缺乏复杂任务执行能力。level 2:Reasoners,在专业领域能够独立推理,不需要外部工具。level 3:Agents,能长时间自主执行任务,无需监督。level 4:Innovators,产生新思路,推动科技突破。level

【笔记】Agent应用开发与落地全景

目前并没有一个共识,任何一个非单次大模型调用的系统,都有可能被其开发者称为agent。level 1:Conversational AI,仅限于语言对话,能力有限,缺乏复杂任务执行能力。level 2:Reasoners,在专业领域能够独立推理,不需要外部工具。level 3:Agents,能长时间自主执行任务,无需监督。level 4:Innovators,产生新思路,推动科技突破。level

【笔记】动手学Ollama 第七章 应用案例 Agent应用

正文详见:7.5 使用 LangChain 实现本地 Agent。

【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG

正文详见:7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。

【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG

正文详见:7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。

【笔记】动手学Ollama 第七章 应用案例1 搭建本地AI Copilot编程助手

还是在设置处,你可以通过Configuration Profile设置不同的使用模式,日常编码可以使用本地小模型,架构设计时可以借助API使用高级模型。

#人工智能#copilot
【笔记】动手学Ollama 第七章 应用案例1 搭建本地AI Copilot编程助手

还是在设置处,你可以通过Configuration Profile设置不同的使用模式,日常编码可以使用本地小模型,架构设计时可以借助API使用高级模型。

#人工智能#copilot
【笔记】动手学Ollama 第五章 Ollama 在 LangChain 中的使用 - Python 集成

好的提示模板可以使AI更加高效。明确定义AI的角色和任务提供清晰、结构化的输入格式包含具体的输出要求和格式指导考虑如何最大化模型的能力和创造力你是一位经验丰富的电商文案撰写专家。你的任务是根据给定的产品信息创作吸引人的商品描述。请确保你的描述简洁、有力,并且突出产品的核心优势。""")请为以下产品创作一段吸引人的商品描述:产品类型: {product_type}核心特性: {key_feature

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