LLM应用实战：当KBQA集成LLM(二)
1. 背景 又两周过去了，本qiang~依然奋斗在上周提到的项目KBQA集成LLM，感兴趣的可通过传送门查阅先前的文章《LLM应用实战：当KBQA集成LLM》。 本次又有什么更新呢？主要是针对上次提到的缺点进行优化改进。主要包含如下方面： 1. 数据落库 上次文章提到，KBQA服务会将图谱的概念、属性、实体、属性值全部加载到内存，所有的查询均在内存中进行，随之而来...
LLM应用实战：当KBQA集成LLM
1. 背景 应项目需求，本qiang~这两周全身心投入了进去。 项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作。 注意，此篇是纯纯的干货篇，除了源码没有提供外，整体核心组件均展示了出来。也是这两周工作的整体总结，欢迎...
一键云部署：资源编排 ROS 轻松部署 LLM 应用开发平台 Dify
介绍 Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。 资源编排服务（Resource Orchestration Service， ROS）是阿里云提供基于基础设施即代码（Infrast...
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 Modelscope 是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可插拔和可定制的LLM构建，并增强了指令执行、额外知识检索和利用外部工具的能力。AgentFabric提...
【LangChain系列】第九篇：LLM 应用评估简介及实践
[toc] 随着语言模型（LLMs）的不断进步，它们的应用变得越来越复杂和精密。随着这种复杂性的增加，评估这些基于LLM的应用程序的性能和准确性也变得更具挑战性。在这篇博客文章中，我们将深入探讨LLM应用评估的世界，探讨可以帮助您评估和改进模型性能的框架和工具。 一、创建QA应用程序 import os fro...
【LLM落地应用实战】LLM + TextIn文档解析技术实测
赋予机器类人的多模态信息解析能力是实现通用人工智能的一大基石。 一、现有大模型文档解析的挑战 1.1、文档解析技术流程 随着信息化和数字化的飞速发展，我们每天都面临着包括财务报表、商业合同、技术报告等海量的文档数据。从研究价值的角度来看，这些文档不仅蕴含了各行业处理内外部事务的详尽细节和深厚的知识积累，更汇聚了丰富的行业相关实体和数字信息。而在形式上，这些文档则呈现出多元...
【大模型】探索LLM在各个行业的潜在未来应用
探索LLM在各个行业的潜在未来应用 1. 金融行业 在金融行业，LLM可以被用于自然语言理解、金融分析、风险管理等方面。例如，LLM可以分析大量的金融数据和新闻报道，帮助投资者做出更准确的投资决策。此外，LLM还可以用于智能客服和虚拟助手，帮助客户更好地理解金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。 2. 医疗保健行业 在医疗保健行业，LLM可以被用于医疗数据分析、诊断辅助、个性化治疗等方...
【AI 生成式】大语言模型（LLM）有哪些典型的应用场景？
大语言模型（LLM）的典型应用场景 大语言模型（LLM）具有广泛的应用场景，其强大的语言理解和生成能力使其在各个领域都有所应用。下面我们将对LLM的典型应用场景进行详细分析。 自然语言生成 LLM可以用于自然语言生成任务，如文本生成、文章摘要、对话生成等。通过在预训练阶段学习大规模文本数据的语言模式和规律，LLM能够生成具有语法正确性和语义连贯性的文本。在对话生成方面，LLM可以用于生成对...
【大模型】在实际应用中大规模部署 LLM 会带来哪些挑战？
大规模部署LLM的挑战与解决方案 数据隐私与安全挑战 大规模部署LLM时，面临的首要挑战之一是数据隐私与安全问题。LLM的训练和部署通常需要大量的文本数据，其中可能包含用户的敏感信息。确保用户数据的隐私和安全，防止数据泄露和滥用，是一个重要的挑战。解决这一挑战的方法包括采用数据加密技术、安全多方计算技术等保护用户数据的隐私，并建立严格的数据访问和使用规范。 模型规模与计算资源挑战 LLM...
【大模型】小样本学习的概念及其在微调 LLM 中的应用
小样本学习的概念 概念解释： 小样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从极少量的样本中学习模型，以解决在样本稀缺情况下的学习问题。在传统的机器学习中，通常需要大量的标注样本来训练模型，但在现实世界中，往往存在着样本稀缺的情况，这时传统的学习方法可能无法很好地适应。小样本学习正是针对这一问题而提出的方法之一。 工作原理： 小样本学习的核心思想是利用少量样本来...
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