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大麦网，是中国综合类现场娱乐票务营销平台，业务覆盖演唱会、 话剧、音乐剧、体育赛事等领域。但是因为票数有限，还有黄牛们不能丢了饭碗，所以导致了，很多人都抢不到票那么，今天带大家用Python来制作一个自动抢票的脚本小程序如果大家对Python感兴趣，这套python学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可

在近两年内，有关 LLM 的研究进展很快，每天几乎都有新的语言模型发布（隐藏的 GPT-5，Llama3，Qwen1.5，Mixtral 8x22B 和 Claude 3 等等等等），它们的性能和效果似乎每天都在持续提升。然而，令人震惊的是，大多数现代 LLM 所使用的架构与最初的 GPT 模型非常相似。从模型架构角度出发，LLM 的一个关键组成部分一直保持不变，那就是 Transformer 架

以上例子说明了 LLM 对各个行业的变革性影响，推动了创新和效率。随着 LLM 技术的进步，其应用范围有望扩大，为行业挑战提供更复杂的解决方案。各个企业应考虑利用 AI Drive Pro 等专用平台来管理和优化其 LLM 实施，以获得最佳结果。

智能体（Agent）是人工智能领域中的一个核心概念。在最基本的层面上，智能体可以被定义为一个实体，它能够在其所处的环境中自主地感知信息，并根据这些信息做出决策，以实现特定的目标或任务。智能体的关键特性包括自主性、感知能力和决策能力。智能体的目标可以是简单的，如维持系统稳定，也可以是复杂的，如在多智能体系统中进行协调合作。智能体的设计和实现是为了解决特定的问题，它们可以在多种环境中运作，包括物理世界

RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，是一种辅助AI语言模型生成基于外部信息文本的方法。在RAG中，我们将数据拆分成多个小块，然后将这些小块嵌入到低维空间并存储在向量存储中。当用户提出查询时，该查询也会嵌入到相同的低维空间，与向量存储中的信息进行比较，从而检索到相关的信息作为上下文，并与查询一起输入到语言模型中，生成基于上下文的最终答案。智能代理是先进的AI系统

为各种不同基础模型提供统一接口（参见Models帮助管理提示的框架（参见Prompts一套中心化接口，用于处理长期记忆（参见Memory）、外部数据（参见Indexes）、其他 LLM（参见Chains）以及 LLM 无法处理的任务的其他代理（例如，计算或搜索）。因为 LangChain 有很多不同的功能，所以一开始可能很难理解它的作用。因此我将在本文中介绍 LangChain 的（当前）六个关键

在LLM大模型落地到具体的场景中时，经常会感觉，大模型给出的答案比较泛、通用、无法结合私有知识有针对性的回答、有幻觉。

临近2024年末，GPT 5迟迟未出，似乎预示着大模型遭遇了瓶颈。但是，我们也看到，大模型在即将过去的一年仍然快速演进，展现出更加强大的文本理解及生成能力，以及复杂任务的推理能力。最近我交流的很多企业，都在积极将人工智能的探索与应用，纳入到。然而，企业要么处于的状态，要么对部署和应用大模型，忽视了其本身的局限性和实际应用中的挑战。本文就来探讨企业在应用大模型时可能遇到的，以及如何选择适合的，采用和

AI大模型是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常需要大量的计算资源和数据来进行训练，以实现高性能的预测和生成能力。近年来，随着计算能力的提高和数据量的增加，AI大模型在各种任务中取得了显著的成果，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。AI大模型在近年来取得了显著的进展，但仍面临许多挑战和发展趋势，例如：模型压缩与加速：随着模型规模的增加，计算资源和存储需求也在不断增加。未来的研究