行动起来，活在当下
大模型（LLM）已经成为当前人工智能的重要部分。但是，在这个领域还没有固定的操作标准，开发者们往往没有明确的指导，需要不断尝试和摸索。 在过去两年中，我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验，我形成了一套实用的方法，并准备在这篇文章中与大家分享。 这套方法将提供一些步骤，帮
随着数据科学领域的深入发展，大型语言模型——这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。 LLMs是自然语言处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种行业，但是人们对其能力和局限性的理解尚未全面。 LLMs依赖海量的文本数据进行训练，从而能够生成极其准确的预测和回应。像GPT-3和T5这样的LLMs在诸如语言翻译、问答、以及摘要等多个NLP任务中已经取得了令人期待的成果。然而，LLMs的复杂性不容忽视，而且要训练和提升它们需要具备特定的技能和知识。
1. AI Agent（LLM Agent）介绍 “AI Agent”这个词最近在很多行业里变得越来越热门，可是你知道它到底是什么意思吗？别一听到“Agent”就觉得它跟聊天机器人差不多，其实两者有很大区别。 我看过很多博客介绍AI agent，自己也整理一些agent科普类博客，但发现没有一篇是可
如果我们无法测量它，我们就无法改进它 在使用检索增强生成（RAG）技术的过程中，我们面临一个共同的挑战：缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同，在RAG技术投入日常使用之前，我们必须对其性能进行严格的测试和监控。这一步骤非常关键，因为它允许工程师根据评估结果来判断是否需要对
