这节课我们重点学习了用OpenAI的Fine-Tuning API进行微调的基本流程。我们首先使用GPT-4生成高质量的领域特定问答数据，然后将数据上传到OpenAI平台。接着提交微调作业，并通过轮询的方式监控作业状态。当作业成功完成后，我们就得到了一个针对特定领域（如金融）进行过微调的模型，可以用于后续的应用开发和部署。如何设计高质量的微调数据？如何根据任务特点选择最佳的基础模型和微调参数？如何

Llama是由Meta AI最新发布的一个大语言模型家族，其中Llama 3是截至目前（2024年7月）的最强开源模型。Llama系列模型开启了大语言模型（真正能用的、具有商用价值这个级别的）开源的先河，它的发展历程简单总结如下：表中已经开源的模型，均可以在Meta 官网或者Hugging Face 模型库中下载（需要先申请下载权限）。Llama 3 拥有两个版本，一个是8B（80亿）参数模型，另

在今天的实操中，我们体验了如何利用OpenAI的大语言模型完成从数据分析到PPT生成的全流程。在这个过程中，大语言模型不仅展示了其在文本生成和语言理解上的卓越能力，还展现了其在数据分析和商业智能领域的巨大潜力。通过本次探索，我们深入体验了大语言模型在处理数据、生成可视化、提供有意义见解，以及为文字配图等方面的强大功能。过程中有几个环节令我印象深刻，一是在数据可视化环节，AI通过不断尝试和纠错，最终

文档总结是一个经典课题。传统的文档总结方法通常基于统计学和信息检索理论，如提取关键词、句子排序等。这些方法虽然简单高效，但在处理长文档、复杂语义时往往力不从心。老一代的大模型文档总结通常采用两种范式：文本抽取式（Extractive）和摘要生成式（Abstractive）。抽取式方法是从原文中选取关键句作为摘要。比如基于BERT的文档总结就常常使用这个范式。生成式方法则根据对原文的理解，生成新的摘

在这个案例中，我们巧妙地将不同大模型的能力融合在RAG系统的各个环节，实现了多模态理解、语义检索、知识融合等关键功能。这种灵活运用大模型的思路，值得在其他智能应用的开发中借鉴。在这节课中，我们充分利用了几个大模型。GPT-4V：作为GPT-4的视觉版本，GPT-4V（gpt-4-vision-preview）在RAG系统中扮演了关键角色。我们利用GPT-4V对PDF中的图像进行理解和描述，通过精心

大模型的思考框架是一个非常活跃的研究领域，也是构建更强大的AI Agent的核心内容。目前的思考框架远远不止上述几种，我所选择的这几种框架，则是典型而又具有启发性的。除这几种框架之外，还有多个思维链组合在一起的思维树框架、定向刺激提示框架、知识融合与多跳检索框架等等。广义上说，模型的记忆管理、利用外部知识库进行检索的RAG架构，基于知识图谱进行推理的方法以及工具调用（Function Callin

File search或Retrieval就是“检索”，是赋予Assistant查阅外部知识的能力。外部知识可以是你的企业内部文档、产品说明书、客户反馈等各种非结构化数据。有了这些额外的知识补充，Assistant可以更好地理解用户需求，给出更加准确、个性化的回复。“检索”的实现原理并不复杂。当你上传一份文档后，OpenAI会自动对文档分块、创建索引，并使用向量搜索从中检索与用户查询最相关的内容。

在 Seata 中的作用是确保带有注解的方法能够在全局事务的上下文中正确执行。它通过创建全局事务、绑定事务上下文、执行业务逻辑以及提交或回滚事务来实现这一目标。通过深入理解的实现，您可以更好地掌握 Seata 如何处理全局事务的生命周期管理。如果需要更具体的代码示例或源码分析，请随时告诉我。

通过上述的解释和示例，我们可以看到Oracle JDK和OpenJDK的主要区别以及如何使用Java MVC架构模式来构建一个简单的应用程序。Oracle JDK更适合企业级应用，而OpenJDK则更适合开源项目和个人开发者。希望这能帮助你更好地理解和选择合适的Java开发工具包。Oracle JDK 和 OpenJDK 是两个广泛使用的 Java 开发工具包，它们有很多相似之处，但也存在一些差异

上面就是我们今天这节课的全部内容。你看见了Assistants中各种工具开始亮相并大显身手，其中 Functions 是自定义的函数，Code interpreter 是一个代码解释工具，而 File search则是文档检索工具。这些工具，使得Assistant跨越了仅仅是Chatbot的鸿沟，变身为一个能够实际执行任务、解决问题的智能助手，在各个领域都有广泛的应用前景。我们通过Plangrou