工具调用(Function Calling)Function Calling指模型能够调用外部函数或API的能力 。使用大模型的 Function calling 能力时,首先需要定义一些function,传给 LLM,当用户输入问题时,LLM … Jeff python创建交互式图表——plotly和dash 记得小蘋初...发表于pytho... (FOCUS)装箱问题
将大型语言模型(LLM)与工具进行结合,使LLM能够利用外部工具解决更复杂的问题。 将工具利用能力分解为多个子过程,包括指令跟随、规划、推理、检索、理解和审查。 基于分解后的子过程,设计相应的评估协议和指令提示,以评估LLM的工具利用能力。 对LLM进行评估,包括对每个子过程的评估和整体评估。 对评估结果进行分析,以了...
在与AI工具的交互过程中，它们就像是桥梁，作为我们和AI沟通的渠道。简单的理解它是给 AI 模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本，亦或者图片。比如上图中“请帮我写一篇主题为我热爱党和人民的演讲稿”就是一个非...
大模型侧 大模型侧理论上是需要对模型本身进行测评的,但是本人确实无此资质,所以在此不做对于任何模型的评测。如有需求,可以直接查看CompassArena 司南大模型竞技场给出的排行榜,并根据实际情况挑选适合自己的模型。 这里主要讨论用来管理或者快捷部署本地大模型的工具,较为热门的主要包括:Ollama、LM Studio、Xinferenc...
大模型侧工具安装部署实践 这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践,至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢?这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心,是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力,是整个智能应用的心脏,同时,由于这次主题是本地大模型个人知识库,...
想要做好大模型工具产品 基于上述的公式我们可以得到一个思路,想要做好大模型工具产品就需要尽力的稳定大模型产出,并且最简化prompt对于用户的学习成本,只有当任何人的首轮对话或者前三轮对话都能达成需求,即(以前置prompt框定)输出域=需求域(以场景页面信息框定)时产品价值才能真正的打动用户。
Ollama 是支持本地运行大语言模型的工具(基于Go语言实现),支持 Windows、Linux 和 MacOS 操作系统。Ollama 简化了下载、安装和与 LLM 交互的过程。通过简单的命令行,即可在本地机器启动和运行模型。Ollama 支持多种硬件配置,即使在没有高性能 GPU 的情况下,也能在 CPU 上运行模型。
下面就以智能CommitMessage为例，介绍下大模型效能工具开发流程，主要包括：简单的功能设计应用指标和模型评估指标大模型数据处理过程模型性能优化的几种方式 02 功能与设计 用户入口一：git aicommit Git是高效便捷的版本控制系统，虽然百度APP移动端已经多仓库化，随着组件化进程的完善，有至少有一半的需求不需要跨仓库...
六款大模型应用开发常用工具库 大语言模型至今依然处在非常活跃的开发周期中,几乎每天都有大量的新概念与工具出现,请量力而为!
自动化测试工具是用于执行软件自动化测试的软件工具。它们能够模拟用户操作,自动执行一系列测试步骤,以验证软件功能是否按预期工作。自动化测试工具通常用于以下几个方面: 1. 单元测试:用于测试代码的最小可测试单元,如函数或方法。 2. 集成测试:用于测试不同组件或模块...