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摘要: 0 "相关源码" 1 你将学到 如何保证消息百分百投递成功 幂等性 如何避免海量订单生成时消息的重复消费 Confirm确认消息、Return返回消息 自定义消费者 消息的ACK与重回队列 限流 TTL 死信队列 2 保证消息的百分百投递成功 2.1 Producer 的可靠性投递 2.1.1 要求 阅读全文
posted @ 2019-07-01 05:48 公众号-JavaEdge 阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 你可能听说过Python 2和Python 3。尽管它们是同a56爆大奖在线娱乐语言的两个版本,但它们的语法不同;用Python 3编写的代码可能无法在Python 2中运行。让a56爆大奖在线娱乐们来看看如何在Windows、macOS和Linux系统的命令行和脚本中检查你的Python版本。 Python是最流行的编程语言之一。 阅读全文
posted @ 2024-06-26 13:43 公众号-JavaEdge 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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。a56爆大奖在线娱乐将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析a56爆大奖在线娱乐步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件 在Langchain中 阅读全文
posted @ 2024-06-26 09:55 公众号-JavaEdge 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望a56爆大奖在线娱乐们 阅读全文
posted @ 2024-06-25 22:06 公众号-JavaEdge 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 开源解析和拆分文档 第三方工具去对文件解析拆分,将文件内容给提取出来,并将a56爆大奖在线娱乐们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。 1.1 优势 支持丰富的文档类型 每种文档多样化选择 与 阅读全文
posted @ 2024-06-24 10:30 公众号-JavaEdge 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大模型在一定程度上去改变了a56爆大奖在线娱乐们生活生工作的思考的方式,然后也越来越多的个人还有企业在思考如何将大模型去应用到更加实际的呃生产生活中去,希望大语言模型能够呃有一些更多企业级别生产落地的实践,然后去帮助a56爆大奖在线娱乐们解决一些业务上的问题。目前 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 阅读全文
posted @ 2024-06-24 09:15 公众号-JavaEdge 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 模型 来看两种不同类型的模型--LLM 和聊天模型。然后,它将介绍如何使用提示模板来格式化这些模型的输入,以及如何使用输出解析器来处理输出。 LangChain 中的语言模型有两种类型: 1.1 Chat Models 聊天模型通常由 LLM 支持,但专门针对会话进行了调整。提供者 API 使用 阅读全文
posted @ 2024-06-23 22:36 公众号-JavaEdge 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pip install --upgrade langchain==0.0.279 -i https://pypi.org/simple 1 创建一个LLM 自有算力平台+开源大模型(需要有庞大的GPU资源)企业自己训练数据 第三方大模型API(openai/百度文心/阿里通义千问...)数据无所谓 阅读全文
posted @ 2024-06-23 21:18 公众号-JavaEdge 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LLM大模型与AI应用的粘合剂。 1 langchain是什么以及发展过程 LangChain是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程,也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 2022年10月25日开源 54K+ star 种子轮一周1000万美金,A轮250 阅读全文
posted @ 2024-06-23 20:18 公众号-JavaEdge 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 行业全景图 2 结构拆解AI GC 生成式AI这个产业。分成上中下游三大块。 2.1 上游基础层 主要包括: 算力:包括AI芯片和云服务等,例如像英伟达、AMD以及华为等厂商提供的算力基础设施。大型模型基于Transformer架构,对算力的需求很大。 数据:新时代的石油,分为基础数据服务、数据 阅读全文
posted @ 2024-06-23 16:56 公众号-JavaEdge 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑