高效部署,极致弹性,函数计算部署AI大模型
AI的时代下,大模型类型丰富、功能强大,正推动着各行各业的智能化转型和创新突破。企业纷纷寻求部署自己的大模型,以满足特定业务需求,从而在激烈的市场竞争中获得优势。本方案介绍通过阿里云函数计算的按量付费、卓越弹性、快速交付能力,助力企业快速部署 AI 大模型。
服务优化新策略:AI大模型助力客户对话分析
在数字化时代,企业面临着海量客户对话数据的处理挑战,迫切需要从这些数据中提取有价值的洞察以提升服务质量和客户体验。本方案旨在介绍如何部署AI大模型实现对客户对话的自动化分析,精准识别客户意图、评估服务互动质量,实现数据驱动决策。
文档智能&RAG,让你的AI大模型开启“外挂”之旅
本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成(RAG)结合起来构建强大的LLM知识库,包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt,提供给LLM足够的上下文信息,以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。
AI大模型企业应用实战--本地大模型部署
3 使用 Ollama 在本地部署大模型 3.1 下载并运行应用程序 3.2 从命令行中选取模型(ollama pull llam2) 官网支持的模型: 挑选一个比较小的试玩下: 3.3 运行 浏览器: 4 本地大模型调用 既然部署本地完成了,来看看如何调用呢? from langchain_community.llms import Ollam...
AI大模型企业应用实战-LCEL-LangChain表达式语言
一种在langchain之上封装的高级解释语言,简化链条开发,支持真实生产环境而发明。 更好的流式支持 更好的异步支持 优化执行时间 支持重试和反馈 轻松获取中间步骤 输入输出强验证 无缝追踪集成 无缝部署集成 SEO Meta-title: 在Langchain之上封装的高级解释语言:简化链条开发,支持生产环境 Meta-description: 了解如何在Langc...
AI大模型企业应用实战-为Langchain Agent添加记忆功能
0 前言 在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件 在Langchain中,构建具有记忆功能的Agent主要涉及三个核心组件: 工具(Tools): Agent...
AI大模型企业应用实战-什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning
1 Zero-shot learning 零样本学习。零样本学习是一种机器学习模式,其中预训练的深度学习模型被要求对一个类别的样本进行泛化。零样本学习的理念类似于人类自然地发现数据类别之间的相似性,并以此来训练机器进行识别。 零样本学习的主要目标是能够在没有任何训练样本的情况下预测结果;机器必须识别训练期间未见过的类别的物体。零样本学习基于在训练期间输入的实例中已有的知识进行知识转移。 零...
AI大模型企业应用实战-Agents是什么?
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AI大模型企业应用实战-“消灭”LLM幻觉的利器 - RAG介绍
大模型一定程度改变了我们生活工作的思考方式,越来越多的个人和企业在思考如何将大模型应用到更加实际的生产生活。 1 LLM的问题 1.1 幻觉 LLM因为是一个预训练模型,它已有一些知识储备,我们提的问题跟他的知识储备不相符时,会产生一些幻觉问题,看上去正确的回答。 1.2 新鲜度 LLM预训练出来之后,不能感知到我们实时更新的工业数据,还有企业内部的一些私域数据。 1.3 数据安全 ...
AI大模型企业应用实战(11)-Document Loader文件加载器机制
loader机制让大模型具备实时学习的能力: 0 Loader机制 案例环境准备: import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-javaedge" os.environ["OPENAI_PROXY"] = "https://api.chatanywhere.tech" import os from dotenv import load...
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