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正则表达式是处理字符串的强大工具,在给类编程语言中有着广泛的应用,本文将全面介绍正则表达式在仓颉中的使用方法。
1. 配置LLM(支持GPT-4o/DeepSeek-R1等强推理模型)config_list = config_list_from_json(env_or_file="OAI_CONFIG_LIST") # 配置文件含API密钥# 2. 定义需求解析Agent(擅长将自然语言转为技术规格)name="需求解析专家",system_message="""你是资深技术分析师,需将用户需求转化为:-
没错。 RAG 项目最难的,不在模型,不在Prompt, 而在**文档解析这一环。它看似只是“把文件读出来”, 但真要做好,里面的坑多到可以单独写一本小册子。
本文详细介绍了LangChain 1.0版本的更新和核心组件,包括将Chain & Agent整合为基于LangGraph的Agent抽象,支持流程图化、并行和条件判断,以及标准化的结构化消息格式。文章讲解了快速上手方法、核心组件(智能体、模型、工具、系统提示、消息、短期记忆等)的使用,并提供了在国内环境下使用DeepSeek-V3.2等模型的实践示例,帮助开发者掌握大模型应用开发。
本文分享了企业级RAG系统的实战经验。作者基于在制药、金融等行业构建10余个RAG系统的实践,总结了关键挑战和解决方案:1)优先进行文档质量检测并分类处理;2)采用层级化分块策略替代固定分块;3)构建专业领域元数据架构;4)实施混合检索方法。文章详细介绍了文档评分系统、分层检索等技术实现,并对比了不同模型的成本效益(Qwen可节省85%成本)。核心观点认为企业RAG的成功70%依赖工程能力,20%
随着人工智能技术的不断发展,多智能体协作任务在许多领域得到了广泛应用,如机器人团队协作、自动驾驶、智能电网管理等。然而,在复杂的多智能体协作场景中,传统的强化学习方法面临着状态空间爆炸、学习效率低下等问题。分层强化学习作为一种有效的解决方案,通过将复杂任务分解为多个子任务,降低了学习的复杂度,提高了学习效率。本文的目的是深入研究分层强化学习在多智能体协作任务中的应用,探讨其核心概念、算法原理、数学
强化学习作为人工智能领域的重要分支,已经在许多领域取得了显著的成果。然而,在复杂环境中,传统强化学习面临着学习效率低、泛化能力差等问题。分层元强化学习应运而生,旨在通过将元学习的思想引入分层强化学习中,实现自动化的策略组合与选择,从而提高智能体在复杂环境中的学习效率和决策能力。本文的目的是全面深入地介绍分层元强化学习的原理、算法、应用以及相关工具和资源,为研究人员和开发者提供一个系统的参考。本文共
②MBR引导【系统需要加载的程序进程文件等内容需要MBR指引位置】(说简单点就是你选择登录系统之前的系统的动作)init进程(传统的系统初始化进程)/systemd进程(init 的替代者,新一代的系统和服务管理器)当load average的值大于cpu核心数量的2倍时,表示CPU是高负载的(等于8左右)当load average的值等于cpu核心数量的时候,表示CPU是满负载的(等于4)上图运
Agentic AI(智能体人工智能)是一种具备自主决策、目标导向、环境交互、持续学习能力的AI系统。传统AI是“指令执行者”(如“根据用户历史购买记录推荐商品”);Agentic AI是“目标实现者”(如“帮我提升这个季度的客户复购率,自主制定并执行策略”)。用一个比喻来说:传统AI是“螺丝刀”,需要人握着才能干活;Agentic AI是“机器人助手”,能主动问“你需要拧哪个螺丝?”,然后自己找
从传统RAG到GraphRAG,这不仅是技术的升级,更是思维方式的转变。我们不再只是被动地检索信息片段,而是主动构建知识的结构。大模型也不再只是做语言匹配,而是真正在理解和推理。虽然GraphRAG还不是完美的(毕竟也依赖于大模型的抽取质量),但方向是清楚的——让AI系统更像人类思考一样,理解信息之间的关系,看到知识的全貌。如果你的业务涉及复杂的知识库问答,值得尝试一下。而且现在有免费的云服务可以