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Introduction to Generative AI 2024 Spring该文档主要介绍了国立台湾大学（NTU）2024 年春季 “生成式人工智能（GenAI）” 课程的作业 5（GenAI HW5）相关内容，包括任务概述、待办事项、解码参数、提交与评分、参考资料和附录等部分，具体如下：根据作业的规范要求，这是TA 助教提供的代码连接 需要魔法 google 账号 colab 账号执行Ge

这段 VBA 代码SQLCC的主要功能是从指定的 MySQL 数据库中执行 SQL 查询，并将查询结果导入到 Excel 的 “Raw” 工作表中，最后自动调整 “Raw” 工作表的列宽以适应数据。代码通过读取 “SQL” 工作表中的 SQL 查询语句，使用 ODBC 连接到数据库，执行查询并将结果填充到 “Raw” 工作表，同时对查询表的一些属性进行了设置。

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只需要三步：写一个Python函数（比如查询天气、调用数据库）在tools列表里描述这个函数的功能让AI在对话中决定什么时候调用它通过本文的示例，我们展示了如何使用Qwen大模型实现多工具的重复调用。关键点包括：正确的工具定义格式循环对话机制支持重复调用动态函数调用提高灵活性规范的工具响应格式确保模型正确处理这种实现方式可以大大扩展大语言模型的能力，使其能够处理更复杂的任务。通过合理设计工具接口，

FAISS是Facebook AI团队开源的一个超高效的向量搜索引擎，专门用于快速相似性搜索和聚类密集向量。简单来说，它能帮你解决这样一个问题：当你有成千上万个文档，用户问一个问题时，如何在毫秒级时间内找出最相关的几个文档？传统关键词搜索已经不够用了！我们需要的是语义级别的理解，而这就需要用到Embedding技术和向量数据库。FAISS真的是一个改变游戏规则的工具！它让原本复杂的向量检索变得简单

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