LangStudio NL2SQL应用流模板
本应用流模板介绍如何使用LangStudio构建nl2sql应用流。在该工作流中,首先通过Python节点获取数据库表基本信息,然后将问题以及数据库表信息传递给LLM,让LLM生成查询SQL代码,最后通过Python节点执行SQL,并将查询结果返回给用户。该模板仅以阿里云RDS-MySQL数据库为例,其他数据库请自行在本模板基础上二次开发。
LangStudio Function-Calling应用流模板
本模板介绍如何使用LangStudio构建Function-Calling应用流。在该应用流中,开发者可以提供多个函数,将问题以及函数描述传递给LLM,让LLM返回合适的函数名和参数,然后通过Python节点执行对应的函数,返回结果。根据需要,开发者可以在本模板基础上进行二次开发。
dlc的概念、优势及使用场景
分布式训练DLC(Deep Learning Containers)是基于云原生的AI训练平台,为开发者和企业提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。它支持多种算法框架,能够处理大规模的分布式深度学习任务,同时也支持自定义算法框架。通过DLC,开发者和企业能享受到更优的训练环境,在降低成本的同时提升训练效率。
人工智能浪潮下,如何利用机器学习进行数据分类
在当今这个信息爆炸的时代,数据已经成为了一种重要的资源。如何从海量的数据中提取有用的信息,成为了一个重要的问题。这就是机器学习的用武之地。机器学习是一种人工智能的应用,它可以让计算机通过学习数据,自动改进其性能。 机器学习的任务通常可以分为两类:监督学习和无监督学习。监督学习是指我们已经有了一些标记好的数据,我们...
人工智能浪潮之下:探索机器学习的未来之路
在数字化时代的浪潮中,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的关键力量。尤其是机器学习,作为AI的一个核心分支,它通过算法让机器能够基于数据进行学习和决策,已经在多个领域显示出了巨大的潜力和价值。然而,随着技术的飞速发展,我们不禁要问:机器学习将向何处去?它的...
人工智能浪潮之下:探索机器学习的未来趋势
在数字化时代背景下,人工智能技术正以前所未有的速度发展着。机器学习作为人工智能的重要分支,通过算法让机器具有了从数据中学习并做出决策的能力。这一领域的发展不仅推动了科技进步,也深刻改变了我们的工作和生活方式。 机器学习的理论基础可以追溯到上世纪中叶,但直到最近十年,得益于计算能力的大幅提升和大数据的普及,它才开始...
人工智能浪潮之下,机器学习的未来展望
在当今这个信息爆炸的时代,数据已成为新的石油,而机器学习则成为了开采这些数据的钻头。随着计算能力的提升和算法的进步,机器学习已从理论研究走向实际应用,影响着我们生活的方方面面。 首先,深度学习作为机器学习的一个分支,在图像识别、语音处理等领域取得了显著成就。例如,卷积神经网络(CNN&...
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