为LLMs 绑定工具后,不像前面一样直接给出了答案 (content=""),而且多了信息输出"'tool_calls': [{'function': {'name': 'multiply', 'args': {'a': 961, 'b': 590}}}]",这里 LLMs 通过 query“找到要调用的函数及其输入参数”,对于多个问答也被解析出来。这里就很神奇 LLMs 知道自己要执行的函...
本文在以LangChain+ChatGLM.CPP的基础上,分析了llama cpp, chatgpt 不同模型的Function Calling在参数上,调用上的区别,同时给出了基于ChatGLM.CPP的实现demo 1. 什么是Function Calling 根据openai文档,你可以在与大模型的对话过程中描述你要使用的Function信息,让大模型来选择使用哪个Function,大模型实际上并不会真...
“LLaMA is a large language model developed by Meta Research in 2022. It was trained “… 691 more characters, tool_calls: [], invalid_tool_calls: [], additional_kwargs: { function_call:undefined, tool_calls:undefined}, response_metadata: {} }, lc_namespace: [“langchain_core",“mess...
在语义搜索和Q&A系统中, 将语料的doc切分成chunk, 将chunk向量化, 然后存储, 之后用户的输入到来后, 首先进行向量化的相关性搜索, 将搜索的结果以及用户数据一起作为prompt作为输入喂给LLM, 这是目前常见的做法, 但业界也在考虑转为大模型设计的数据结构和索引技术, 详见LlamaIndex 几个开源项目: https://github....
生成式 AI 与 LangCHain(一)(3) 简介:生成式 AI 与 LangCHain(一) 生成式 AI 与 LangCHain(一)(2)https://developer.aliyun.com/article/1511582 什么是幻觉? 生成语言模型的快速发展,如 GPT-3、Llama 和 Claude 2,引起了人们对其局限性和潜在风险的关注。一个主要关注点是幻觉,即模型生成的输出是荒谬...
(12...,13 description="Given a user question choose which datasource would be most relevant for answering their question",14)1516# LLM with function call17llm= ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)18structured_llm= llm.with_structured_output(RouteQuery)1920# Prompt21system="...
Meta 发布了从 RoBERTa、BART 到 LLaMA 的模型,包括模型的参数(权重),尽管在非商业许可下,以及用于设置和训练模型的源代码。Google AI 及其 DeepMind 部门开发了许多大型语言模型,包括 BERT、GPT-2、LaMDA、Chinchilla、Gopher、PaLM 和 PaLM2。他们已经在开源许可下发布了一些模型的代码和权重,尽管最近他们在开发中...
Function Call✅✅✅/ 更多平台支持(CPU, Metal)✅✅✅✅ 异构✅✅// 集群✅✅// 操作文档链接Xinference 文档LocalAI 文档Ollama 文档FastChat 文档 可用模型Xinference 已支持模型LocalAI 已支持模型Ollama 已支持模型FastChat 已支持模型 ...
Gorilla是一个基于检索感知的LLaMA-7B大型语言模型,也是一种基础的智能体,它能够使用各种API工具。这个模型通过分析自然语言查询,精准地找出并调用合适、语义语法均正确的API,从而提升了大型语言模型执行任务的能力和准确性。 Gorilla的一个主要特点是它能够准确地调用超过1600个API,并且这个数量还在增长。这一成就展示了...
通过4个任务比较LangChain和LlamaIndex 模型机器人代理工具框架 我们在本地使用大模型的时候,尤其是构建RAG应用的时候,一般会有2个成熟的框架可以使用 deephub 2024/01/29 1.7K0 使用LOTR合并检索提高RAG性能 模型排序数据系统性能 RAG结合了两个关键元素:检索和生成。它首先使用语义搜索等高级技术来浏览大量数据,包括...