好的补充上了
常规自顶
嗯,会越来越好的
自己顶一下
全部重新更新了一下,再不行就没辙了
我怎么看的都是正常的
任就可能不清就看这个吧:
https://power-filament-0e1.notion.site/11c8ae0baa5f803c9121edc4e4d15b81?pvs=4
自己顶一下
微调、蒸馏,一起都用上吧。有这块的新的发现,到时候一起分享一下
办公智能,以后企业内部的 API 是一个很大的接入口(企业 API 知识库)。Agent 来分配哪些事情让 LLM 调用什么 API 库。(API 统一化管理进行安全监控)感觉https://www.eolink.com/ 可以朝这块走走
(dify 不错、Flow-RAG 也可行)
市面上优秀的 LLM_OPS 类轻应用配置平台那么多,为像接口测试一样配置,不伦不类哈。
现在这种测试平台说实话,轻应用有很大局限性的。限制想象力
行业就是存在变化,每 3 年什么体系都会变,平台的更新都赶不上技术的发展....
知识库肯定要有,没有垂直业务知识,做的东西都是跟现实脱节的,但现在知识库召回效果不咋滴哦。
AI 员工,这种都是测热度,自嗨,随便部署一套的吧。
第一步应该是 要把事情分成几步,几个角色,解决具体问题的 AI Agent
积累多几个 Agent
然后再 多 Agent 联合更好的完成一件事情,组一个 AI Agent 团队
实际现实的工作,1 个脑袋怎么想的全...多几个试试
今天简单画了一个由意图分类串起来的 AI Agent 设计。希望能提起各位的兴趣
再聊一下我对 AI Agent 的浅薄认知,LLM 大语言模型是我们的大脑, Agent 是工具、是手脚、脑子要调用手脚、要拿起榔头和斧子,要学习、要判断。
在企业垂直行业,相对来说,持续学习接触业务、技术、多方人员、知识面宽的我们,我反到觉得才是最合适的,如果能熟悉一些 AI Agent 知识,做一个企业内部 AI Agent 的"步道师"未尝不可
我已经 12 年了,持续学习,不要在意行业的标签
有兴趣的可以参考Notion 文章
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