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LLM之Agent（十二）| OpenAI Agent-Swarm簡單入門
【AI驅(qū)動(dòng)】
參考文獻(xiàn)： 項(xiàng)目地址： 本文簡單介紹一下如何使用Swarm： 一、首先需要安裝環(huán)境（python3.10+） # 創(chuàng)建python虛擬環(huán)境（可選） conda create -n python=3.10 ...
2024/12/06
LLM之Agent（十一）| 多智能體框架CrewAI與AutoGen相比
【AI驅(qū)動(dòng)】
基于LLM構(gòu)建的Agent中有一個(gè)明顯的現(xiàn)象就是多智能體體系結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)要超越單智能體，即使單智能體使用無可挑剔的提示策略。本文將探索另一個(gè)有趣的多智能體框架——CrewAI。 一、CrewAI整體優(yōu)勢 ? ? ? ?CrewAI...
2024/12/06
LLM之Agent（十）| 本地安裝Microsoft AutoGen Studio 2.0教程
【AI驅(qū)動(dòng)】
??2021年3月，微軟發(fā)布了AutoGen[2]，這是一個(gè)使用多個(gè)代理開發(fā)LLM應(yīng)用程序的框架，這些代理可以協(xié)作解決任務(wù)。 2024年1月，微軟推出了一款新的應(yīng)用程序，它名為AutoGen S...
2024/12/06
LLM之Agent（九）| 通過API集成賦能Autogen Multi-Agent系統(tǒng)
【AI驅(qū)動(dòng)】
隨著大型語言模型（LLM）的迅猛進(jìn)步，開發(fā)由LLM驅(qū)動(dòng)的自主智能體（autonomous agents）已經(jīng)成為研究和實(shí)踐的熱點(diǎn)領(lǐng)域。在過去的一年里，涌現(xiàn)出許多基于這一概念的創(chuàng)新技術(shù)和平臺(tái)。 ?但作為一個(gè)仍處于早期階段的框架，通過AP...
2024/12/06
LLM之Agent（八）| 使用CrewAi、Solor/Hermes、Langchain和Ollama構(gòu)建超級(jí)Agent
【AI驅(qū)動(dòng)】
??隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，AI Agent正在成為大模型游戲規(guī)則的改變者，它可以幫助用戶分解任務(wù)、規(guī)劃任務(wù)和執(zhí)行任務(wù)，這就是CrewAI的獨(dú)特之處。CrewAI是AutoGEN的頂級(jí)替代品，為您提供輕松組建人工智能Agent團(tuán)隊(duì)執(zhí)行自動(dòng)化任...
2024/12/06
API描述語言如何賦能AI
【AI驅(qū)動(dòng)】
人工智能驅(qū)動(dòng)的 API 已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步，尤其是當(dāng)人工智能知道會(huì)發(fā)生什么時(shí)候。這就是API 描述語言對(duì)于 AI 的未來如此重要的原因之一，這要?dú)w功于代碼腳手架等趨勢。要了解有關(guān)這一新興領(lǐng)域的更多信息，讓我們深入研究 API 描述語言的進(jìn)步如何推動(dòng)人工智能的未來。
2024/12/04
LLM之Agent（七）| AutoGen介紹
【AI驅(qū)動(dòng)】
一、Autogen介紹 ? ? ? ?Autogen是Microsoft開發(fā)的一個(gè)用于簡化LLM工作流的編排、優(yōu)化和自動(dòng)化的框架。它提供了可定制和可交談的代理，充分利用了大模型（比如GPT-4）的能力，并且可以集成人類智慧和工具，在多...
2024/12/04
LLM之Agent（六）| 使用AutoGen、LangChian、RAG以及函數(shù)調(diào)用構(gòu)建超級(jí)對(duì)話系統(tǒng)
【AI驅(qū)動(dòng)】
??本文我們將嘗試AutoGen集成函數(shù)調(diào)用功能。函數(shù)調(diào)用最早出現(xiàn)在Open AI API中，它允許用戶調(diào)用外部API來增強(qiáng)系統(tǒng)的整體功能和效率。例如，在對(duì)話過程中根據(jù)需要調(diào)用天氣API。 函...
2024/12/04
LLM微調(diào)（一）| 單GPU使用QLoRA微調(diào)Llama 2.0實(shí)戰(zhàn)
【AI驅(qū)動(dòng)】
最近LLaMA 2在LLaMA1 的基礎(chǔ)上做了很多優(yōu)化，比如上下文從2048擴(kuò)展到4096，使用了Grouped-Query Attention（GQA）共享多頭注意力的key 和value矩陣，具體可以參考： 使用QLoRA...
2024/12/04
LLM實(shí)戰(zhàn)（二）| 使用ChatGPT API提取文本topic
【AI驅(qū)動(dòng)】
在大模型前時(shí)代，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，然后使用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這個(gè)過程一般需要幾個(gè)月的時(shí)間，然而，在大模型時(shí)代下，幾個(gè)小時(shí)就可以完成，比如情感分類，對(duì)話系統(tǒng)。具體對(duì)比流程如下： Prom...
2024/12/04
LLM實(shí)戰(zhàn)（一）| 使用LLM抽取關(guān)鍵詞
【AI驅(qū)動(dòng)】
?抽取關(guān)鍵詞是NLP的常見任務(wù)之一，常用的方法有TFIDF、PageRank、TextRank方法等等。在Bert時(shí)代，可以使用KeyBERT（ 下面使用Mistral 7B大模型來抽取關(guān)鍵詞，由于transformer庫不支持Mis...
2024/12/04
LLM之LangChain（七）| 使用LangChain，LangSmith實(shí)現(xiàn)Prompt工程ToT
【AI驅(qū)動(dòng)】
如下圖所示，LLM仍然是自治代理的backbone，可以通過給LLM增加以下模塊來增強(qiáng)LLM功能: Prompter Agent Checker Module Memory module ToT controlle...
2024/12/04
LLM之LangChain（六）| 使用LangGraph創(chuàng)建一個(gè)超級(jí)AI Agent
【AI驅(qū)動(dòng)】
在這篇文章中，我們將全面介紹langGraph，什么是代理和代理運(yùn)行時(shí)？Langgraph的特點(diǎn)是什么，以及如何在Langgraph中構(gòu)建一個(gè)代理執(zhí)行器，我們將探討Langgraph中的聊天代理執(zhí)行器以及如何在人類循環(huán)和聊天中修改Langg...
2024/12/04
LLM之LangChain（五）| 使用LangChain Agent分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
【AI驅(qū)動(dòng)】
第一部分：從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取結(jié)構(gòu)化信息 方法一：create_extract_chain ? ? ? 定義數(shù)據(jù)抽取的結(jié)構(gòu)，并且使用LangChain創(chuàng)建一個(gè)提取鏈。 from langchain.chains import...
2024/12/04
LLM之LangChain（四）| 介紹LangChain 0.1在可觀察性、可組合性、流媒體、工具、RAG和代理方面的改進(jìn)
【AI驅(qū)動(dòng)】
LangChain是大模型應(yīng)用中非常火的一個(gè)框架，最近發(fā)布了LangChain 0.1版本，在以下方面帶來顯著改進(jìn)： Observability Composability Streaming Tool Usage...
2024/12/04
