LLM 应用语义规范变更历史
LLM 应用语义规范正在不断演进当中，探针版本在新版本发布时，各种 LLM 插件会逐渐向最新版本的语义规范靠拢。本文档用于记录在新版本探针发布时，语义规范发生的变化。
控制 LLM 应用对话历史采集行为
默认情况下，探针会在 LLM 相关调用（如 LLM 调用、agent 调用）中记录对话历史，对话历史内容格式遵循 OpenTelemetry 规范。本文介绍如何配置 LLM 应用的对话历史采集行为。
LLM应用概览
为LLM（Large Language Model）应用安装Python探针后，ARMS即可开始监控LLM应用，您可以在概览页面了解LLM应用的大模型调用次数、Token使用次数、Trace数、会话数等信息。
向量加成，基于 LLM 构建AI知识库问答应用
基于大语言模型的问答系统,可以支持更加智能和自然的交互。基于ChatGLM6B大语言模型像GPT模型一样学习了大量文本数据,可以完成诸如问答、对话、文本生成等任务。将其应用于知识库,可以实现更智能的问答服务。利用Serverless架构,我能够一步实现按需弹性扩展。函数计算让你只需为实际使用的计算能力付费,不需要管服务器的管理,可以按需弹性扩展计算资源。PostgreSQL数据库提供了良好的性能....
体验基于 LLM 构建AI知识库问答应用部署
写在前面感谢阿里云提供相关资源，可以参加这次的AI助手应用搭建。开通相关产品本次实验需要开通三个产品：函数计算FC，数据库产品，文件存储NASRDS数据库函数计算FC文件存储NAS应用部署开通函数计算FC后，在控制台创建AI大语言模型应用，然后直接部署。然后根据教程配置数据库，一步步完成即可，最终效果如下：心得体会整体操作下来，也就花了15分钟不到，体验非常不错，阿里系的相关产品组合非常棒，可以....
要创建一个专属的AI机器人并基于LLM（Language Learning Model）构建AI知识库问答应用
要创建一个专属的AI机器人并基于LLM（Language Learning Model）构建AI知识库问答应用，可以按照以下步骤进行： 确定需求：首先，明确您的需求和目标。确定您想要构建的AI机器人的功能和用途，以及您希望它回答的问题范围。 收集数据：收集相关的训练数据，...
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