This branch is10 commits behinddatawhalechina/llm-cookbook:main. 项目简介 本项目是一个面向开发者的大模型手册,针对国内开发者的实际需求,主打 LLM 全方位入门实践。本项目基于吴恩达老师大模型系列课程内容,对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优,覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程,用...
面向开发者的 LLM 入门教程,吴恩达大模型系列课程中文版. Contribute to TIMPICKLE/llm-cookbook development by creating an account on GitHub.
本项目是一项专为国内开发者量身定制的大模型操作手册,致力于提供对大型语言模型(LLM)的全面入门和实践指导。 基于著名教育家吴恩达老师的大模型系列课程,对原课程内容进行了筛选、翻译、复现和调优,确保覆盖从Prompt Engineering到RAG(Retrieval-Augmented Generation)开发、模型微调等全套流程。 该项目在GitHub上也非常火...
第二章语言模型,提问范式与Token第三章评估输入一分类第四章检查输入-审核 第五章处理输入-思维链推理第六章 处理输入-链式第七章检查结果 第八章搭建一个带评估的端到端问答系统 第九章评估(上)一一存在一个简单的正确答案第十章评估(下)一-不存在简单的正确答案第十一章总结 第三部分使用LangChain开发应用程...
LangGraph: langchain-ai.github.io/ [3] AI代理框架: aws.amazon.com/bedrock/ [4] Rivet: rivet.ironcladapp.com/ [5] Vellum: vellum.ai/ [6] Cookbook: github.com/anthropics/a [7] 完整代码示例: github.com/anthropics/a [8] API文档: docs.anthropic.com/ [9] 开发者社区: disco...
[7]https://github.com/yip-kl/llm_function_calling_demo [8]https://cookbook.openai.com/examples/function_calling_with_an... [9]https://haystack.deepset.ai/tutorials/40_building_chat_applic... 本文经原作者授权,由 Baihai IDP 编译。如需转载译文,请联系获取授权。
提示工程(Prompt Engineering),一种调整输入以使输出符合预期的技术。可以使用不同技巧来改善提示(参见OpenAI Cookbook)。一种方法是提供预期输出格式示例,类似于 zero-shot 或 few-shot 学习设置[5]。已经出现了LangChain或HoneyHive这样的工具,可以帮助管理和版本化提示模板。
https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/rag_fusion.ipynb https://github.com/Raudaschl/rag-fusion/blob/master/main.py END 点击下方关注我,不迷路 AI大模型应用实践 专注大模型与生成式AI的应用探讨、实践与分享。 侧重RAG、AI智能体等应用在企业级环境的落地与生产就绪。 内容深度...
智说新语”的语料按上述步骤进行微调。详细语料和代码见：https://github.com/siliconflow/siliconcloud-cookbook/tree/main/examples/fine-tune 2. 查看微调前后的效果：邀请好友体验SiliconCloud，狂送2000万Token/人邀请越多，Token奖励越多siliconflow.cn/zh-cn/siliconcloud 加入用户交流群请后台私信 ...
2.https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/rewrite.ipynb Step back prompting 本文使用LLM生成一个“退后一步”的问题。这可以与或不使用检索一起使用。使用检索时,将使用“退后一步”问题和原始问题进行检索,然后使用两个结果来确定语言模型的响应。