Title:Large Language Models as Zero-shot Dialogue State Tracker through Function Calling 最近在做Agent、对话相关的事情,Meta这篇论文提出的使用function calling来做DST很有借鉴意义。 主要机构:Meta AI、CMU、University of California, Santa Barbara 简单介绍:让llm通过function calling做DST;将对话状态改变看作函...
AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
# { action_name: func }except Exception as err:print("调用工具异常: ", err)call_func_result = "{}".format(err)agent_scratch = agent_scratch + "\n:observation:{}\n execute action result: {}".format(observation, call_func_result) # 由于大模型没有记忆功能,因此需要把大模型之前的输入和...
LangChain function call bing tools Agents 结构化Agent XML Agent Agent迭代器 结构化输出 总结 完整代码 v1.0官方文档|最新文档 一、LangChain入门开发教程:Model I/O 二、基于LangChain的RAG开发教程 LangChain是一个能够利用大语言模型(LLM,Large Language Model)能力进行快速应用开发的框架: 高度抽象的组件,可以...
FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现,使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通识能力搭一个“玩具”(比如英语口语陪练、软文写作大师等)很容易,但要真正想用好LLM,且用在实际的业务场景中,并非易事。
FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent 平台等这些技术框架和产品的出现,使得普通人直接使用 LLM 变得容易了起来 ~随便利用 LLM 通识能力搭一个 " 玩具 "(比如英语口语陪练、软文写作大师等)很容易,但要真正想用好 LLM,且用在实际的业务场景中,并非易事。
FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现,使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通识能力搭一个“玩具”(比如英语口语陪练、软文写作大师等)很容易,但要真正想用好LLM,且用在实际的业务场景中,并非易事。
SWIFT支持了开源模型,尤其是中小型模型(7B、14B等)对Agent场景的训练,并将loss-scale技术应用到agent训练中,使中小模型API Call能力更稳定,并支持使用单张商业级显卡进行Agent推理和部署,可以直接在生产场景中全链路闭环落地使用。 1.环境安装 #设置pip全局镜像 (加速下载)pip configsetglobal.index-url https://mirr...
前面我说过,2024 年初的时候,大家都认为 agent 很快就能实现。为什么?因为 function_call 的技术路线已经突破了。通过让 function_call 调用 API,我们轻易就能让 llm 和环境进行交互。然后,各家公司的 agent 模型应运而出,却都像一个没灵魂的躯壳,完全让用户提不起兴趣。问题出在哪里?我个人觉着是这个 agent 没...
LLM Agent 基础架构之运维场景,通过高度智能化的AI技术,实现了系统状态的实时监控、预测和优化。智能问答、故障诊断、数据检索、变更辅助、性能优化和算力优化等功能,极大地提升了运维的效率和准确性。LLM Agent引擎、ToolServer、AIOps算法平台、运维平台和LLMOps等组件的协同工作,为企业提供了强大的技术支撑,确保了业务...