搜索工具允许AI助手获取最新或专业信息，这些信息可能不在模型的训练数据中。在生产环境中，我们通常会使用Google、Bing或专业API如Tavily。# 配置模拟搜索数据"北京天气": ["title": "北京今日天气预报","content": "北京今天晴朗，气温15-25度，空气质量良好，适合户外活动。",},"title": "北京一周天气预报","content": "本周北京以晴为

今天介绍一个项目案例，利用大语言模型打造上市公司财务报表智能问答系统。在当今竞争激烈的市场环境中，企业和投资者对财务信息的获取与分析要求越来越高。上市公司财务报表作为评估公司财务健康和未来发展的重要依据，提供了大量关键信息。然而，传统的财务报表分析技术不成熟、依赖很多人工解读，费时且容易出现误差，痛点如下。随着大数据技术和人工智能的快速发展，如何高效、准确地从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一

学习技术之前，我们首先要搞明白的是我们想要什么，想做什么，而不是稀里糊涂的去学习技术**”**大模型技术作为目前比较火的技术之一，有很多技术人员想从事大模型方面的开发，但又不知道该怎么入手，应该学点什么。今天我们就根据作者个人的感受来提供一些建议或者说看法。对想从事大模型领域开发者的建议首先，作为一个技术人员来说我们首先要明白一件事，大模型领域的开发主要分为两个部分；一个是基于大模型的应用开发，二

而在Agent的场景中，Agent重点是planning能力和Tool精准调用的，但是RAG仍然是Agent重要的模块，是Agent稳定性的保障。和孔乙己回字的N种写法一样，在实际很多Agent中，期望大模型的回复是一个JSON的String格式，实际的格式还是会在单模型中有随机性，并且在不同模型的回复中有明显的差异性；这是比较棘手的问题，知识库中有一些过时的数据，但是其关键字又很像，结果被emb

这篇论文介绍了一种名为“”（Multi-Graph Multi-Agent Recursive Retrieval，简称RAG）的新方法，用于处理复杂法律文档的检索任务。传统的法律文档检索方式面临诸多挑战，尤其是在处理长文本和跨条款、跨文档的依赖关系时。本文提出的RAG方法通过多层次的图结构和多个智能体协同工作，有效提高了检索的效率和准确性。开源代码：https://github.com/whyh

RAG（检索增强生成）指Retrieval Augmented Generation。这是一种通过从外部来源获取知识来提高生成性人工智能模型准确性和可靠性的技术。通过RAG，用户实际上可以与任何数据存储库进行对话，这种对话可视为“开卷考试”，即让大模型在回答问题之前先检索相关信息。

SMART-SLIC框架：旨在将结合（Knowledge Graphs）和（Tensor Factorization）来增强的大型语言模型（LLMs）的性能。SMART-SLIC框架中的RAG实现依赖于知识图谱（KG）和向量存储（VS）来提供结构化和非结构化的领域特定信息。当用户提出问题时，LLM首先将查询转化为向量嵌入，然后与现有文本进行比较以找到最相似的文本。检索到的信息被添加到原始查询中，L

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alp

己知数字 a，b，c 分别为 10，6，18 找出 a，b，c 中最大的数字(不借助函数以及列表等方式) 我们知道函数 max 可以直接获取到最大值，或者可以把数字添加到列表里，通过排序也能获取到最大数字，我们单纯使用 if 分支来实现。递归与栈的关系 递归函数原理：每一次调用都会把当前调用压入到栈里，最后按照后进先出的原则，不停返回返回 由递归程序的执行过程，我们得知递归程序的调用是一层层向下的

大模型无疑是最近科技圈最炙手可热的时尚单品，跟AIGC能沾上边的工作岗位都成为行业香饽饽。许多产品经理朋友与斯年讨论如何转型AI产品经理，今天想通过用户体验五要素的逻辑框架，谈谈传统型产品经理 VS. AI型产品经理的差异。最后分享几点在转型AI产品经理之路的探索经验。通过这五个层次，我们可以比较传统型产品经理（TPM）与人工智能产品经理（AIPM）在工作重点和方法上的差异。