能自动写代码的“AI员工”、逐渐告别不够好用的智能客服，无需费时费力开发的工业AI控制器……随着人工智能大模型能力开始深入多个行业，IT、工业生产、金融、服务营销等行业的垂类大模型应用进入井喷期。大模型会写代码、会带货、会与人沟通，如今已经不再是单纯用来“秀肌肉”的能力了。近日，阿里云透露正在内部全面推行AI编程，使用通义灵码辅助程序员写代码、读代码、查BUG、优化代码等，公司还专门给通义灵码分配

自从ChatGPT带动全球AI热潮，AI席卷着各行各业。编程界也不例外，最出名的摸过OpenAI与GitHub联合开发的Github Copilot。Github Copilot带动了一大堆AI编程工具的出现。后来Github Copilot付费了，再加上网络方面的问题，在国内使用Github Copilot还是有一定门槛的。那么在国内有没有适合国内程序员使用的类Github Copilot产品呢

本地文档包含三种：1、文本格式：word, pdf, txt2、表格格式：excel, csv3、照片类型以上传本地文档为例，上传后，选择自动分段与清洗，coze会自动对数据进行处理上传后，我们在bot或工作流中，就能使用该知识库。

构建企业领域工具资产库，将散落到各个平台的工具API，工具脚本进行整合，进而提供智能体端到端的使用能力。比如，除了静态知识库以外，我们可以通过导入工具库的方式进行工具的处理。通用的智能体：传统的RAG对知识的严谨和专业性要求没那么高，适用于客服，旅游，平台答疑机器人这样的一些业务场景。数据基础设施智能体：RAG流程是严谨和专业的，需要专属的RAG工作流程，上下文包括(告警->定位->止血->恢复)

有人说，“人工智能训练师”是AI给人类带来的第一个非技术类“新职位”，这也许能让大家对AI多一些客观认知、甚至是好感。

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）这个框架由几个部分组成。LangChain 库：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，

近期，被称为AI里程碑式应用的ChatGPT火爆全网，以ChatGPT为代表的超大规模预训练语言模型技术的出现，将推动以自然语言处理为核心的认知智能技术的发展，加速AI生成内容相关业务的落地进程。作为国投数字经济板块的重要企业，美亚柏科参与编制国内首个生成式人工智能标准体系，并采用“大规模预训练模型+下游任务迁移”的方法，研发推出智能警务助手“小美”，实现人与机器、机器与数据的高度智能融合，而在背

在过去的几年中，人工智能技术已经从专门的应用和有限的能力迈进了一个全新的时代—通用人工智能（AGI）时代。这一跨越得益于大模型的发展，大模型逐渐成为推动新质生产力发展的关键动力。中国大模型产业正面临“百模大战”的局面，相较于美国，中国大模型产业的核心竞争力是“大模型+实体产业”。大模型的行业应用展现出巨大潜力，但技术路线也尚未成熟，落地应用面临诸多困难和挑战。油气行业大模型应用要保持理性，要充分认

LangChain官方文档假如我们想要用openai api对一段文本进行总结，我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api 最大的 token 限制就会报错。这时，我们一般会进行对文章进行分段，比如通过tiktoken计算并分割，然后将各段发送给 api 进行总结，最后将各段的总结再进行一个全部的总结。LangChain可以很好的帮我们处理这个过程，代码也很简单。#

程序员可以考的证书如下：