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从零理解 LLM 与 Agent

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Development and test builds for docker-dd-agent.
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vmware/admiral_agent

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解密Prompt系列20. LLM Agent之再谈RAG的召回多样性优化_rag 多路召回-CSDN博客

几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验,有些新的感悟,借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频(外网)A Survey of Techniques for M
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LLM 模型融合实践指南:低成本构建高性能语言模型-CSDN博客

模型融合(Model merging)是一种将两个或更多个大语言模型(LLM)合并为一个模型的技术。这是一种相对较新的实验性方法,可以以较低成本(无需 GPU)创建新模型。令人惊讶的是,这种技术的效果还比较出奇,使用模型融合技术在 Open LLM Leaderboard[1]上产生了许多最先进的模
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文末送书 | LangChain入门指南:构建高可复用、可扩展的LLM应用程序_langchain 搜索工具 wiki-CSDN博客

2023年可以说是人工智能领域不平凡的一年,随着人工智能领域的飞速发展,开发者们都在寻找能够轻松、高效地构建应用的工具。 尤其对于那些不熟悉大语言模型领域,或者初入此领域的开发者来说,选择一个合适的工具尤为重要。 在众多的选择中,有一个名字越来越受到大家的关注——LangChain,相信它会在今年大
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